【Yarn】Yarn运行流程 提升必看

本文详细阐述了YARN的工作流程,包括client提交应用程序至ResourceManager、ApplicationMaster的注册与监控、container的申请与运行,以及应用结束后的资源回收过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.client向RM提交应用程序,其中包括启动该应用的ApplicationMaster的必须信息,例如:ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。

 

2.ResourceManager启动一个container用于运行ApplicationMaster。

 

3.启动中的ApplicationMaster向ResourceManager注册自己,启动成功后与RM保持心跳。

 

4.ApplicationMaster向ResourceManager发送请求,申请相应数目的container。

 

5.申请成功的container,由ApplicationMaster进行初始化。container的启动信息初始化后,AM与对应的NodeManager通信,要求NM启动container。

 

6.NM启动启动container。

 

7.container运行期间,ApplicationMaster对container进行监控。container通过RPC协议向对应的AM汇报自己的进度和状态等信息。

 

8.应用运行结束后,ApplicationMaster向ResourceManager注销自己,并允许属于它的container被收回。

 

<think>好的,我现在需要解释YARN集群的工作流程。首先,YARNHadoop的资源管理框架,负责集群资源的管理和作业调度。用户可能已经了解MapReduce,但YARN更通用,支持多种计算模型。接下来,我要分步骤说明YARN的工作流程,确保结构清晰。 首先,用户提交应用程序到YARN,这应该包括ApplicationMaster和实际任务的代码。接下来,ResourceManager接受请求,分配容器,启动ApplicationMaster。这里需要注意ResourceManager和NodeManager的角色,前者负责全局资源,后者管理单个节点。 然后,ApplicationMaster向ResourceManager申请资源,这可能涉及资源请求的格式,比如内存、CPU。ResourceManager通过调度器分配容器,ApplicationMaster与NodeManager通信启动任务。任务执行期间,ApplicationMaster监控状态,处理故障,可能需要重试任务。 最后,任务完成,ApplicationMaster注销并释放资源。要确保提到容错机制和资源调度策略,比如Capacity Scheduler或Fair Scheduler。可能用户会混淆ApplicationMaster和ResourceManager的功能,需要明确区分。 需要检查是否有遗漏步骤,比如客户端提交应用的具体过程,或者容器启动的细节。另外,使用中文术语,避免直接翻译带来的歧义。可能需要用比喻,比如ResourceManager像交通指挥中心,ApplicationMaster像项目经理,帮助理解。最后,总结YARN的优势,如资源利用率高,支持多框架等。</think>以下是 **YARN(Yet Another Resource Negotiator)集群工作流程**的详细说明,按执行步骤分解: --- ### **1. 客户端提交应用程序** - **操作**:用户通过客户端(如 `yarn jar` 命令)提交应用程序(如 MapReduce、Spark 作业)。 - **提交内容**: - 应用程序配置(如资源需求、优先级)。 - 应用程序代码(如 Jar 包、脚本)。 - **ApplicationMaster(AM)** 的启动信息(AM 是应用程序的主控进程,负责协调任务执行)。 --- ### **2. ResourceManager(RM)分配资源** - **ResourceManager 角色**:全局资源管理者,负责集群资源调度。 - **流程**: 1. **接受请求**:RM 接收客户端提交的应用程序。 2. **分配容器(Container)**: - 容器是 YARN 的资源单位(包含 CPU、内存等)。 - RM 调度器(如 Capacity Scheduler)选择一个可用 NodeManager(NM),分配容器以启动 ApplicationMaster。 3. **启动 ApplicationMaster**: - RM 通知选定的 NodeManager 启动 AM 进程。 --- ### **3. ApplicationMaster 初始化** - **ApplicationMaster 角色**:应用程序的主控进程,负责向 RM 申请资源、协调任务执行。 - **初始化步骤**: 1. **注册到 RM**:AM 启动后向 RM 注册,建立通信。 2. **资源请求**:AM 根据任务需求向 RM 申请资源(如申请 10 个容器,每个容器 2 CPU + 4GB 内存)。 --- ### **4. ResourceManager 分配任务资源** - **调度策略**:RM 根据调度器策略(如 FIFO、公平调度)分配资源。 - **资源分配流程**: 1. **资源匹配**:RM 检查集群资源状态,将满足条件的容器分配给 AM。 2. **容器列表返回**:RM 将可用的容器列表(包含 NodeManager 地址、资源详情)返回给 AM。 --- ### **5. ApplicationMaster 启动任务** - **任务启动流程**: 1. **与 NodeManager 通信**:AM 联系各个 NodeManager,请求启动任务容器。 2. **任务执行**:NodeManager 在分配的容器中启动任务进程(如 Map 任务、Reduce 任务)。 3. **任务监控**:AM 持续监控任务状态(运行中、完成、失败)。 --- ### **6. 任务执行与反馈** - **任务执行**:各容器中的任务执行实际计算逻辑(如 MapReduce 的 Map/Reduce 阶段)。 - **进度反馈**: - 任务定期向 AM 汇报进度和状态。 - AM 汇总信息后向 RM 汇报整体进度。 --- ### **7. 应用程序完成** - **结束流程**: 1. **任务完成**:所有任务成功执行后,AM 向 RM 发送完成信号。 2. **资源释放**:AM 注销并释放所有占用的容器。 3. **结果输出**:应用程序结果写入 HDFS 或其他存储系统。 --- ### **关键机制补充** - **容错性**: - **任务失败**:AM 自动重新申请资源并重启失败任务。 - **ApplicationMaster 失败**:RM 会重新分配容器启动新的 AM,并从检查点恢复。 - **资源隔离**:NodeManager 使用 Linux CGroups 或 Docker 实现资源隔离。 - **多框架支持**:YARN 不仅支持 MapReduce,还可运行 Spark、Flink、Tez 等计算框架。 --- ### **流程总结** ```plaintext 客户端提交应用 → RM 分配 AM 容器 → 启动 AM → AM 申请资源 → RM 分配任务容器 → AM 启动任务 → 任务执行 → 完成并释放资源 ``` **优势**:解耦资源管理与任务调度,提升集群资源利用率和多任务并行能力。 **适用场景**:大规模数据批处理、流处理、机器学习等分布式计算任务。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值