Hadoop基础教程：YARN工作流程

Hadoop基础教程：YARN工作流程，运行在YARN上的应用程序主要分为两类：短应用程序和长应用程序，其中，短应用程序是指一定时间内(可能是秒级、分钟级或小时级，尽管天级别或者更长时间的也存在，但非常少)可运行完成并正常退出的应用程序，比如MapReduce作业(将在第8章介绍)、Tez DAG作业(将在第9章介绍)等，长应用程序是指不出意外，永不终止运行的应用程序，通常是一些服务，比如Storm Service(主要包括Nimbus和Supervisor两类服务)，HBase Service(包括Hmaster和RegionServer两类服务)等，而它们本身作为一个框架提供了编程接口供用户使用。尽管这两类应用程序作用不同，一类直接运行数据处理程序，一类用于部署服务(服务之上再运行数据处理程序)，但运行在YARN上的流程是相同的。

当用户向YARN中提交一个应用程序后，YARN将分两个阶段运行该应用程序：第一个阶段是启动ApplicationMaster;第二个阶段是由ApplicationMaster创建应用程序，为它申请资源，并监控它的整个运行过程，直到运行完成。如图2-11所示，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Node-Manager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。