- Mr程序提交到客户端所在的节点（MapReduce）
- yarnrunner向Resourcemanager申请一个application。
- rm将该应用程序的资源路径返回给yarnrunner
- 该程序将运行所需资源提交到HDFS上
- 程序资源提交完毕后，申请运行mrAppMaster
- RM将用户的请求初始化成一个task
- 其中一个NodeManager领取到task任务。
- 该NodeManager创建容器Container，并产生MRAppmaster
- Container从HDFS上拷贝资源到本地
- MRAppmaster向RM申请运行maptask容器
- RM将运行maptask任务分配给另外两个NodeManager，另两个NodeManager分别领取任务并创建容器.
- MR向两个接收到任务的NodeManager发送程序启动脚本，这两个NodeManager分别启动maptask，maptask对数据分区排序。
- MRAppmaster向RM申请2个容器，运行reduce task。
- reduce task向maptask获取相应分区的数据。
- 程序运行完毕后，MR会向RM注销自己。