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Hadoop入门教程:YARN工作流程

Hadoop入门教程:YARN工作流程

hadoop入门教程: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。

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