一、流程图
注意：步骤0中，如果是本地运行，则创建的是LocalRunner
二、流程说明
1、首先，我们把自己编写好的MR程序，上传到集群中客户端所在的节点。
2、使用shell客户端命令，执行jar程序，执行到job.waitForCompletion(true);时，会创建一个YarnRunner对象。
3、YarnRunner会向ResourceManager(RM)申请一个Application。
4、RM将该应用程序的资源路径返回给YarnRunner。
5、于是，程序将运行所需的三样(Job.split、Job.xml、xxx.jar)资源，提交到HDFS上对应路径下。
而这三样资源，在Driver运行到job.submit();时，被创建。
6、程序资源提交完毕后，向RM申请运行mrAppMaster。
7、RM将用户的请求初始化成一个Task。并将该Task放入任务队列中，等待处理。
8、空闲的NodeManager(NM)会来领取Task任务。并创建容器Container，并生成一个MRAppmaster。
然后，将job提交的3个资源下载到本地。在根据Job.split切片信息，申请MapTask容器。
比如，此处是两个切片，则申请2个MapTask容器来运行。
9、于是，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。
（注意：这两个容器，可能在同一个NodeManager上，图中只是一种可能的情况）
10、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。
11、MrAppMaster等待所有MapTask运行完毕后，再次向RM申请容器，运行ReduceTask。ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据。
12、ReduceTask全部执行完毕后，MrAppMaster反馈给RM，RM进行资源释放。
