MR的核心思想：

Map阶段和Reduce阶段

将数据分块为键值对，然后对这些键值对进行运算

MR在运行时有三个进程

1、MrAppMaster：负责整个程序的过程调度和状态协调

2、MapTask：负责Map阶段的数据处理流程

3、ReduceTask：负责Reduce阶段的数据处理

MR程序可以分成三个部分

1.Mapper

1）用户自定义的Mapper要继承自己的父类

2）Mapper的输入数据是KV对的形式

3）Mapper中的业务逻辑写在map（）方法中

4）Mpaper的输出数据是KV对的形式

5）map（）方法对每一个<K,V>调用一次

2.Reducer

1）用户自定义的Reducer要继承自己的父类

2）Reducer的输入数据类型对应Mapper的输出数据类型，也是KV

3）Reducer的业务逻辑写在reduce（）方法中

4）ReduceTask进程对每一组相同k的<k,v>组调用一次reduce（）方法 

3.Driver

相当于YARN集群的客户端，用于提交我们整个程序到YRAN集群，提交的是封装了MapReduce相关运行参数的job对象