yarn工作流程

YARN 是 Hadoop 2.0 中的资源管理系统， 它的基本设计思想是将 MRv1 中的 JobTracker拆分成了两个独立的服务 ： 一个全局的资源管理器 ResourceManager 和每个应用程序特有的ApplicationMaster。 其中 ResourceManager 负责整个系统的资源管理和分配， 而 ApplicationMaster负责单个应用程序的管理。   图 2-9 描述了 YARN 的基本组成结构， YARN 主要由 ResourceManager、 NodeManager、ApplicationMaster（图中给出了 MapReduce 和 MPI 两种计算框架的 ApplicationMaster， 分别为 MR AppMstr 和 MPI AppMstr） 和 Container 等几个组件构成。  

 

YARN 的工作流程分为以下几个步骤： 步 骤 1： 用 户 向 YARN 中 提 交 应 用 程 序， 其 中 包 括 ApplicationMaster 程 序、 启 动ApplicationMaster 的命令、 用户程序等。 步骤 2： ResourceManager 为 该 应 用程 序 分 配 第 一 个 Container， 并 与 对应 的 NodeManager 通信， 要求它在这个 Container 中启动应用程序的 ApplicationMaster。 步 骤 3： ApplicationMaster 首 先 向 ResourceManager 注 册， 这 样 用 户 可 以 直 接 通 过ResourceManage 查看应用程序的运行状态， 然后它将为各个任务申请资源， 并监控它的运行状态， 直到运行结束， 即重复步骤 4~7。 步骤 4 ：ApplicationMaster 采用轮询的方式通过 RPC 协议向 ResourceManager 申请和领取资源。 步骤 5 ：一旦 ApplicationMaster 申请到资源后， 便与对应的 NodeManager 通信， 要求它启动任务。 步骤 6： NodeManager 为任务设置好运行环境（包括环境变量、 JAR 包、 二进制程序等） 后， 将任务启动命令写到一个脚本中， 并通过运行该脚本启动任务。 步骤 7： 各个任务通过某个 RPC 协议向 ApplicationMaster 汇报自己的状态和进度， 以让 ApplicationMaster 随时掌握各个任务的运行状态， 从而可以在任务失败时重新启动任务。在应用程序运行过程中， 用户可随时通过 RPC 向 ApplicationMaster 查询应用程序的当前运行状态。 步骤 8： 应用程序运行完成后，ApplicationMaster 向 ResourceManager 注销并关闭自己。

 

 

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