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YARN工作流程【推荐】

问题导读
YARN上的应用程序主要分为几类,分别是什么?
YARN将分几个阶段运行该应用程序?
YARN的工作流程分为八个步骤,分别是什么?





运行在YARN上的应用程序主要分为两类:
(1)短应用程序
(2)长应用程序
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、Tez DAG作业等.

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(这里可以理解为一种资源比如内存),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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已有(6)人评论

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junzi234 发表于 2014-6-13 12:41:41
mark下 留着备用
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congzhiye 发表于 2016-7-25 21:06:33
看着就有点明白,不看就完全没概念,怎么办?

点评

多找资料和视频,自然熟悉了  发表于 2016-12-14 09:53
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hlmcm 发表于 2016-12-14 09:17:49
ApplicationMaster这个是提交到nodemanager上面的吗?resourcemanager上的ApplicationsManager又是什么
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nextuser 发表于 2016-12-14 09:52:44
hlmcm 发表于 2016-12-14 09:17
ApplicationMaster这个是提交到nodemanager上面的吗?resourcemanager上的ApplicationsManager又是什么

ApplicationMaster这个是提交到nodemanager。这个谈不上提交。首先需要整体弄懂yarn:

  Yarn/MRv2最基本的想法是将原JobTracker主要的资源管理和job调度/监视功能分开作为两个单独的守护进程。


有一个全局的ResourceManager(RM)和每个Application有一个ApplicationMaster(AM),Application相当于map-reduce job或者DAG jobs。
注意:ApplicationMaster对应的是一个应用程序,也就是一个map-reduce job

ResourceManager和NodeManager(NM)组成了基本的数据计算框架。ResourceManager协调集群的资源利用,任何client或者运行着的applicatitonMaster想要运行job或者task都得向RM申请一定的资源。ApplicatonMaster是一个框架特殊的库,对于MapReduce框架而言有它自己的AM实现,用户也可以实现自己的AM,在运行的时候,AM会与NM一起来启动和监视tasks。


更多参考

yarn详解
http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7678


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