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可以参考《Hadoop权威指南》P79中的图示与介绍进行理解,当然结合下面这个图示与其中的解释进行理解则会更加清晰易懂,当然,基本的参考个人觉得书本上的图示要更精简,下面这个可以说是其详细版:
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。
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。
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。
4) ApplicationMaster 采用轮询的方式通过RPC 协议向ResourceManager 申请和领取资源。
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。
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。
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。
8) 应用程序运行完成后,ApplicationMaster 向ResourceManager 注销并关闭自己。
MapReduce 1 | Yarn |
---|---|
Jobtracker | ResourceManager、Application Master、TimeLine Server |
Trasktracker | NodeManager、 |
Slot | Container |
TimeLine Server即时间轴服务器,用来记录历史作业。
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