Yarn的架构如下所示:Yarn主要由ResourceManagerNodeManagerApplicationMaster、和Container组成。

yarn测试程序 yarn运行流程_hadoop


ResourceManager的作用如下:

  • 1.处理客户端的请求
  • 2.监控NodeManager
  • 3.启动或监控ApplicationMaster
  • 4.资源分配与调度

NodeManager的作用如下:

  • 1.管理单个节点上的资源
  • 2.处理来自ResourceManager的命令
  • 3.处理来自ApplicationMaster的命令

ApplicationMaster的作用如下:

  • 1.负责数据的切分
  • 2.为应用程序申请资源并分配给内部的任务
  • 3.任务的监控与容错

Container的作用:

  • 1.Container是Yarn中的资源抽象,它封装了某个节点上的多维资源,如内存、CPU、磁盘、网络等。

Yarn的运行机制:

yarn测试程序 yarn运行流程_应用管理_02

  • (1)MR程序提交到客户端所在的节点。
  • (2)YarnRunner向ResourceManager申请一个Application。
  • (3)RM将该应用程序的资源路径返回给YarnRunner。
  • (4)该程序将运行所需资源提交到HDFS上。
  • (5)程序资源提交完毕后,申请运行mrAppMaster。
  • (6)RM将用户的请求初始化成一个Task。
  • (7)其中一个NodeManager领取到Task任务。
  • (8)该NodeManager创建容器Container,并产生MRAppmaster。
  • (9)Container从HDFS上拷贝资源到本地。
  • (10)MRAppmaster向RM 申请运行MapTask资源。
  • (11)RM将运行MapTask任务分配给另外两个NodeManager,另两个NodeManager分别领取任务并创建容器。
  • (12)MR向两个接收到任务的NodeManager发送程序启动脚本,这两个NodeManager分别启动MapTask,MapTask对数据 分区排序。
  • (13)MrAppMaster等待所有MapTask运行完毕后,向RM申请容器,运行ReduceTask。
  • (14)ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据。
  • (15)程序运行完毕后,MR会向RM申请注销自己。

作业提交全过程:

yarn测试程序 yarn运行流程_应用管理_03


作业提交全过程详解

(1)作业提交

  • 第1步:Client调用job.waitForCompletion方法,向整个集群提交MapReduce作业。
  • 第2步:Client向RM申请一个作业id。
  • 第3步:RM给Client返回该job资源的提交路径和作业id。
  • 第4步:Client提交jar包、切片信息和配置文件到指定的资源提交路径。
  • 第5步:Client提交完资源后,向RM申请运行MrAppMaster。

(2)作业初始化

  • 第6步:当RM收到Client的请求后,将该job添加到容量调度器中。
  • 第7步:某一个空闲的NM领取到该Job。
  • 第8步:该NM创建Container,并产生MRAppmaster。
  • 第9步:下载Client提交的资源到本地。

(3)任务分配

  • 第10步:MrAppMaster向RM申请运行多个MapTask任务资源。
  • 第11步:RM将运行MapTask任务分配给另外两个NodeManager,另两个NodeManager分别领取任务并创建容器。

(4)任务运行

  • 第12步:MR向两个接收到任务的NodeManager发送程序启动脚本,这两个NodeManager分别启动MapTask,MapTask对数据分区排序。
  • 第13步:MrAppMaster等待所有MapTask运行完毕后,向RM申请容器,运行ReduceTask。
  • 第14步:ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据。
  • 第15步:程序运行完毕后,MR会向RM申请注销自己。

(5)进度和状态更新

  • YARN中的任务将其进度和状态(包括counter)返回给应用管理器, 客户端每秒(通过mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval设置)向应用管理器请求进度更新, 展示给用户。

(6)作业完成

  • 除了向应用管理器请求作业进度外, 客户端每5秒都会通过调用waitForCompletion()来检查作业是否完成。时间间隔可以通过mapreduce.client.completion.pollinterval来设置。作业完成之后, 应用管理器和Container会清理工作状态。作业的信息会被作业历史服务器存储以备之后用户核查

Yarn 的执行流程

yarn测试程序 yarn运行流程_客户端_04

  1. 用户编写的应用程序提交给Yarn,其中包含ApplicationMaster程序,启动ApplicationMaster的命令、用户的程序等
  2. ResourceManager接受到客户端的应用程序的请求,会为该应用程序分配一个Container,同时ResourceManagerApplicationMaster会与该程序所在的NodeManager进行通信,要求它在这个Container中启动一个ApplicationMaster
  3. ApplicationMaster被注册后首先向Resourcemanager注册,这样用户可以直接通过ResourceManager查看应用程序的运行状态,然后ApplicationMaster会为各个任务申请资源,并且监控它的运行状态,直到运行状态结束,也就是重复步骤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申请到资源以后,就会与该容器所在的NodeManager进行通信,要求它启动任务。
  6. NodeManager会为任务设置好运行环境,通过容器来进行启动这个任务。
  7. 各个任务通过RPC协议向ApplicationMaster汇报自己的状态和进度,这样ApplicationMaster就可以进行掌握各个任务的运行状态,以便在任务失败的时候可以进行重启,在应用程序的运行过程当中,用户可以随时通过RPCApplicationMaster查询应用程序的当前运行状态。
  8. 应用程序运行结束以后,ApplicationMasterResourceManagerApplicationManager注销并且关闭自己。如果Applicationmaster因故失败,ResourceManagerApplicationManager会监测到其失败,然后将其重新启动,直到所有的任务执行完毕。