Yarn运行流程
1）yarn客户端向resourcemanager请求运行MR程序
2）RM检查是否具有执行的权限，有则返回job_id和提交资源的路径
3）RM将该应用程序的资源路径返回给客户端
4）该程序将资源提交（job.submit()）到HDFS上（/tmp/hadoop-yarn/job_id）（jar包，逻辑规划切片，配置信息）
5）向RM申请资源运行MRAppMaster
6）RM根据请求结合namenode汇报信息，找出可用资源机器位置（资源调度Scheduler）
7）客户端根据信息到指定的NM上，该NM创建容器Container，并产生MRAppMaster
8）MRAppMaster启动成功向RM汇报并且注册自己
9）Container从HDFS上拷贝资源到本地，MRAppMaster根据切片信息申请对应数量的容器运行MapTask
10）MRAppMaster向RM申请运行MapTask资源
11）RM找出可用的资源位置
12）MRAppMaster到指定位置机器启动MapTask并监督其执行情况
13）MRAppMaster等待所有MapTask运行完毕，向RM申请容器，运行ReduceTask
14）ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据
15）程序运行完毕后，MRAppMaster会向RM申请注销自己