1.mapreduce简介

2.MapReduce的工作原理

2.1 wordcount测试

在执行wordcount时，首先将文件上传到hdfs上，运行jar开启Runjar进程，然后开启MRAppMaster进程，此进程管理任务，充当老大。然后再计算时由YarnChild进程计算，执行完则向MRAppMaster汇报，其中RunJar代表客户端进程，ResourceManager代表服务端进程，而ResourceManage负责将任务分给下属NodeManager，NodeManager领导任务会开启一个进程执行任务，此进程为YarnChild

2.2工作机制 首先客户端与服务端在通信的时候，服务端会返回给客户端一个路径，然后客户端根据这个路径将文件上传到hdfs上，客户端领到任务，然后客户端将任务描述发给服务端（jar包存放在那里，任务的ID是什么等信息），ResourceManager将任务初始化，然后NodeManager会主动去领任务，会将机器的cpu 内存等信息发送给ResourceManager，如果这些信息被ResourceManager认为这台机器很忙了，则这个任务不派送，分给其他的空闲机器，这里面有一种“心跳机制”，相当于隔多长时间跳一次，多长时间去领次任务，NodeManager去hdfs下载class文件，这时候yarnchild会切分任务，map负责切分与执行任务，而reduce负责写回任务 ResourceManager不会主动分配任务，NodeManager领取任务可以提高工作效率，如果每次都是老大分配任务，小弟干完了活没事干 ，整个项目效率低下

3.任务处理

3.1map

3.2reduce

4.MR流程

4.1.代码编写

4.2.作业配置 可配置全局的作业（mared-site.xml），或者针对个别的设置，如reduce可设置多个任务 4.3.提交作业 提交jar包的描述信息到resourcemanager（RPC机制） 4.4.初始化作业 客户端构建一个对象（服务端代理对象），可以RPC通信，将jar包写入到hdfs，将jar包描述信息提交给resourcemanager，然后进行初始化，任务放入到调度器，nodemanager到resourcemanager领取任务 4.5.分配任务 心跳机制：nodemanager每隔一段时间询问，resourcemanager进行任务分配 4.6.执行任务 nodemanager下载hdfs的jar包，然后启动yarnChild进程， 4.7. 更新任务的状态 4.8.回写信息

5.作业提交的源码分析

submit()->connect():客户端跟服务端进行连接，cluster(集群)作为Job的成员变量

5.1构建cluster clientProtocol client; client作为cluster的成员变量，clientProtocol作为一个接口代理类，拥有 必须的versionID字段，将代理对象赋给client，cluster拥有服务端代理对象，Job又持有cluster的引用 5.2返回作业路径 是通过mr的一些常量拼接的，一些jar包会放入到这个路径中，会隔一段时间清理jar包 ，然后创建作业存放路径，使用服务端代理对象获得的jobid与上面获得的路径（前缀）拼接，形成一个作业对应唯一的一个路径 配置job可设置副本，默认为10，在mared-site.xml中，在mr的core包下，可直接用configration设置setInt()；将jar包写入到hdfs上 5.3作业提交到resourcemanager 将jobid和提交的路径，并进行resourcemanager的初始化