Hadoop中job提交详细过程_hadoop debug运行没有经过map直接到了job提交-优快云博客

1）客户端运行hadoop jar命令的时候，通过程序中的waitForCompletion(true),进行job的提交，jobPI等等，其中主要的一个工作就是和集群建立连接，会创建一个yarnRunner（实际上是创建resMgrDelegate）代理对象，这个对提交的时候会调用job.submit(),方法进行提交，此方法中会进行一系列的工作，比如确定job的状态，设置新的A象实际上是一个通信协议的对象。由这个对象去和RM通信。

2）客户端向RM(先请求RM，RM再转向applicationsManager/ASM)申请运行一个mr程序，获取一个applicationId。

3）RM会返回给客户端一个applicationId和一个共享资源的路径，用于提交程序运行所需要的共享资源

4）客户端拿到共享资源的路径，就开始进行将相关资源写入到共享资源路径中，相关资源就包括程序运行所需要的jar包及其他文件(job.jar)、配置文件参数job.xml(统一写入这个配置文件中)、切片信息（job.split）

5）写完之后客户端通过resMgrDelegate.submitApplication(appContext)方法向RM报告文件写入完毕，带着一个appContext的上下文并提交应用程序。

6）Rm接收到请求后，将这个请求转给yarn的资源调度器schedule,调度器会初始化这个应用，并将此应用程序加入到调度队列中（默认为容量调度），因为可能同时有很多应用在执行，可能没有资源供当前的程序跑，等待分配资源

resourceManager包括两个组件：

1、调度器：负责调度任务执行的顺序，仅是调度的作用，不参与任何任务的执行

（1）FIFO先进先出调度器：先来的任务先执行，只有一个队列

（2）Capacity容量(计算能力)调度器：有多个队列，为每个队列分配不同的资源，每个队列遵循FIFO（hadoop 2中默认的调度模型）

（3）Fair公平调度器：所有任务平分共享资源

2、任务管理器applicationsManager（ASM）：负责任务启动或停止或失败启动

7）等到分配到相关资源之后就调度器会先给应用程序在一个nodemanager中分配一个容器（container），然后在容器中先启动程序的管理者，用于管理任务的运行进度和完成情况，这个管理者叫APP MASTER（主类是MRAppMaster）。

8）MRappmaster会对作业进行初始化，初始化的过程中会创建多个簿记对象（作业簿），用来跟踪作业的完成。

9）接下来MRAppMaster会启动相应的maptask，但是不知道启动几个啊，也不知道每一个对应的数据切片信息，怎么办？这时候就会去先访问共享文件系统中，获取本作业的输入切片信息。会获取到本job中有几个maptask和reducetask。此时mrappmaster会首先进行一个决策，就是如果maptask的数量小于10个，而reducetask的数量只有1个，并且输入大小小于一个块的作业，就会选用和MRAppmaster同一个JVM中运行任务，因为此时在别的节点上重新启动容器和销毁容器的开销过大不划算，这种模式就是uber模式。然后MRAppMaster会对每一个分片创建一个maptask对象。