请描述在YARN上提交MapReduce任务（MR）的详细流程。

解答思路：

简述YARN提交MR的流程，主要包括以下几个步骤：

1. 客户端提交作业：用户通过YARN的客户端API提交作业到YARN集群。
2. ResourceManager接收作业：ResourceManager是YARN集群的管理者，负责接收客户端提交的作业请求。
3. 资源分配：ResourceManager根据集群的资源情况，为作业分配资源，并选择一个NodeManager来启动应用程序的主容器（ApplicationMaster）。
4. ApplicationMaster启动：ApplicationMaster是应用程序在YARN集群上的主节点，负责协调和管理应用程序的执行。它首先向ResourceManager注册，然后向NodeManager请求容器以启动应用程序的各个组件。
5. 容器分配与启动：NodeManager根据ApplicationMaster的请求为其分配容器，并在容器中启动应用程序的各个组件。
6. 应用程序执行：应用程序的各个组件在容器中运行，并向ApplicationMaster报告状态。ApplicationMaster负责监控应用程序的执行情况，并根据需要向ResourceManager和NodeManager请求更多的资源。
7. 作业完成：当应用程序的所有组件都成功完成后，作业被视为完成。

最优回答：

YARN提交MR作业的流程包括：客户端提交作业到ResourceManager，ResourceManager分配资源并启动ApplicationMaster，ApplicationMaster请求容器并启动应用程序组件，应用程序执行并向ApplicationMaster报告状态，最后作业完成。

关于YARN提交MR作业的相关知识点包括但不限于以下几点：

1. YARN的基本架构：包括ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster的角色和职责。
2. 资源的分配与调度：ResourceManager如何根据集群的资源情况为作业分配资源，以及不同的资源调度策略。
3. 容器的概念：容器是YARN的基本资源单位，包含内存、CPU等资源。
4. MR（MapReduce）程序在YARN上的执行：包括作业的初始化、数据切片、任务分配、任务执行和结果收集等阶段。