Hadoop入门教程：YARN事件库

Hadoop入门教程：YARN事件库，YARN采用了基于事件驱动的并发模型，该模型能够大大增强并发性，从而提高系统整体性能。为了构建该模型，YARN将各种处理逻辑抽象成事件和对应事件调度器，并将每类事件的处理过程分割成多个步骤，用有限状态机表示。YARN中的事件处理模型可概括为图3-14所示。

整个处理过程大致为：处理请求会作为事件进入系统，由中央异步调度器(Async-Dispatcher)负责传递给相应事件调度器(Event Handler)。该事件调度器可能将该事件转发给另外一个事件调度器，也可能交给一个带有有限状态机的事件处理器，其处理结果也以事件的形式输出给中央异步调度器。而新的事件会再次被中央异步调度器转发给下一个事件调度器，直至处理完成(达到终止条件)。

在YARN中，所有核心服务实际上都是一个中央异步调度器，包括ResourceManager、NodeManager、MRAppMaster(MapReduce应用程序的ApplicationMaster)等，它们维护了事先注册的事件与事件处理器，并根据接收的事件类型驱动服务的运行。

YARN中事件与事件处理器类的关系(位于包org.apache.Hadoop.yarn.event中)如图3-15所示。当使用YARN事件库时，通常先要定义一个中央异步调度器AsyncDispatcher，负责事件的处理与转发，然后根据实际业务需求定义一系列事件Event与事件处理器EventHandler，并注册到中央异步调度器中以实现事件统一管理和调度。以MRAppMaster为例，它内部包含一个中央异步调度器AsyncDispatcher，并注册了TaskAttemptEvent/TaskAttemptImpl、TaskEvent/TaskImpl、JobEvent/JobImpl等一系列事件/事件处理器，由中央异步调度器统一管理和调度。

服务化和事件驱动软件设计思想的引入，使得YARN具有低耦合、高内聚的特点，各个模块只需完成各自功能，而模块之间则采用事件联系起来，系统设计简单且维护方便。