本篇教程探讨了大数据技术 了解MapReduce，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

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再写MapReduce执行流程之前，首先先对MapReduce有一些了解：

1. 简介
　　MapReduce是一个计算框架，既然是做计算的框架，那么表现的形式上就有输入，操作输入，得到结果
2.主从结构
　　a.Hadoop1.0
　　　　MapReduce是主从结构，Hadoop1.0的主是JobTracker，从TaskTracker。
　　　　　　JobTracker作用 ： 作业的管理者，将作业分解成一堆的任务(task)，其中任务又分为MapTask和ReduceTask。将任务分派给TaskTracker运行。作业的监控，容错处理，在一定时间的间隔内，JT没有收到TT的心跳信息，那么说明TT很有可能是挂了，TT上运行的任务会被指派到其他的TT上去执行。
　　　　　　TaskTracker作用 ： 任务的执行者，在TT上运行task。会与JT进行交互：执行/启动/作业，发送心跳信息给JT。
　　　　　　MapTask作用 ： 自己开发的map任务交由task进行处理。解析每条记录的数据，交给自己的map方法处理。将map的输出结果写到本地磁盘。
　　　　　　ReduceTask作用 ： 将map task输出的数据进行读取。按照数据进行分组传给编写的reduce方法处理。输出结果写到HDFS。
　　b.Hadoop2.0
　　　　因为JobTracker单点故障，成为系统的瓶颈，限制系统进一步扩展，在Hadoop2.0引进Yarn，将MR运行于资源管理框架Yarn之上
　　　　　　ResourceManager作用 ： 负责调度分配每一个task任务运行于NodeManager上，如果发现有失败的，就重新分配任务到其他节点上，每一个Hadoop集群只有一个ResourceManager，一般运行在master节点
　　　　　　NodeManager作用 ： NodeManager主动与ResourceManager通信，接收作业，并负责执行每一个task任务，为了减少网络带宽，NodeManager最好运行在HDFS的DataNode上    

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