上文对MapReduce并行计算做了一个简单的介绍，我们知道MapReduce的核心思想就是“分而治之”。那么本文继续讲解Hadoop中Mapreduce是如何运行的。但是在介绍运行机制之前先给大家介绍一下Mapreduce计算过程中需要涉及的一些对象的定义，如下：
1、client客户端：编写并提交MapReduce程序。
2、JobTracker：初始化作业，作业任务的分配，与TaskTracker进行通信，并管理整个MapReduce任务的运行。
3、TaskTracker：从JobTracker接收相关指令，运行、杀死等相关本地节点任务TASK。汇报节点相关情况给JobTracker。
4、HDFS文件系统：报存作业（job）的结果数据以及相关配置信息。
这里的JobTracker与TaskTracker的角色相当于HDFS文件系统当中的NameNode(主节点)与DataNode(数据节点)一样。
下面通过图解一步一步介绍hadoop1.0中MapReduce任务的运行过程：
客户端（client）编写好MapReduce程序后并运行（如图步骤1），接下来就是要把程序（即任务）提交到JobTracker上。首先
1.1、如图步骤2向Jobtracker node提交申请，获取一个作业ID（get new job id）.
1.2、计算作业的输入分片大小，将运行作业的相关代码、配置文件、输入分片的计算资源以作业id命名复制到hdfs文件系统上。如步骤3。
1.3、通过jobtracker提交作业（submit job）如步骤4。
提交完作业后，JobTracker就会对作业进行初始化，如步骤5，初始化的作用是将要执行的job放到队列当中，让作业调度器能够调度的到这个作业，以便JobTracker能够跟踪job的状态和进程。
初始化完毕后，作业调度器会根据程序从HDFS中获取输入分片信息（input split），如步骤6。接着为每个分片创建一个map任务，这个任务运行在tasktracker node节点上。Tasktracker会定期发送心跳给jobtracker（如步骤7），心跳间隔是5秒(这个时间可以参数设定)，通过心跳，jobtracker可以监控tasktracker是否存活，也可以获取tasktracker处理的状态和问题，同时tasktracker相关的指令也可以通过心跳传递。
任务分配好后就是执行任务了（如步骤9、10）。在任务执行时候jobtracker可以通过心跳机制监控tasktracker的状态和进度，同时也能计算出整个job的状态和进度，而tasktracker也可以本地监控自己的状态和进度。
当jobtracker获得了最后一个完成指定任务的tasktracker操作成功的通知时候，jobtracker会把整个job状态置为成功，然后当客户端查询job运行状态时候（注意：这个是异步操作），客户端会查到job完成的通知的（如步骤8）。
上面关于mapreduce的运行机制是基于hadoop1.0的运行机制，这个是早期hadoop版本的运行方式，hadoop2.0会引入yarn，并对hadoop 的mapreduce框架进行调整。
