1）分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段
2）第一个阶段的maptask并发实例，完全并行运行，互不相干
3）第二个阶段的reduce task并发实例互不相干，但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有maptask并发实例的输出
4）MapReduce编程模型只能包含一个map阶段和一个reduce阶段，如果用户的业务逻辑非常复杂，那就只能多个mapreduce程序，串行运行
1）在MapReduce程序读取文件的输入目录上存放相应的文件。
2）客户端程序在submit()方法执行前，获取待处理的数据信息，然后根据集群中参数的配置形成一个任务分配规划。
3）客户端提交job.split、jar包、job.xml等文件给yarn，yarn中的resourcemanager启动MRAppMaster。
4）MRAppMaster启动后根据本次job的描述信息，计算出需要的maptask实例数量，然后向集群申请机器启动相应数量的maptask进程。
5）maptask利用客户指定的inputformat来读取数据，形成输入KV对。
6）maptask将输入KV对传递给客户定义的map()方法，做逻辑运算
7）map()运算完毕后将KV对收集到maptask缓存。
8）maptask缓存中的KV对按照K分区排序后不断写到磁盘文件
9）MRAppMaster监控到所有maptask进程任务完成之后，会根据客户指定的参数启动相应数量的reducetask进程，并告知reducetask进程要处理的数据分区。
10）Reducetask进程启动之后，根据MRAppMaster告知的待处理数据所在位置，从若干台maptask运行所在机器上获取到若干个maptask输出结果文件，并在本地进行重新归并排序，然后按照相同key的KV为一个组，调用客户定义的reduce()方法进行逻辑运算。
11）Reducetask运算完毕后，调用客户指定的outputformat将结果数据输出到外部存储。