Yarn流程Yarn与MapReduce 1相比

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Yarn流程Yarn与MapReduce 1相比相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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Yarn流程

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:

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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。

Yarn与MapReduce 1相比

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。

以上是关于Yarn流程Yarn与MapReduce 1相比的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

大数据系列4:Yarn以及MapReduce 2

MapReduce On Yarn的执行流程

如何通过Java程序提交yarn的MapReduce计算任务

mapreduce on yarn的工作流程

yarn和mapreduce资源调优

资源调度框架 YARN