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Yarn流程

可以參考《Hadoop權(quán)威指南》P79中的圖示與介紹進行理解，當然結(jié)合下面這個圖示與其中的解釋進行理解則會更加清晰易懂，當然，基本的參考個人覺得書本上的圖示要更精簡，下面這個可以說是其詳細版：

1) 用戶向YARN 中提交應(yīng)用程序， 其中包括ApplicationMaster 程序、啟動ApplicationMaster 的命令、用戶程序等。

2) ResourceManager 為該應(yīng)用程序分配第一個Container， 并與對應(yīng)的NodeManager 通信，要求它在這個Container 中啟動應(yīng)用程序的ApplicationMaster。

3) ApplicationMaster 首先向ResourceManager 注冊， 這樣用戶可以直接通過ResourceManage 查看應(yīng)用程序的運行狀態(tài)，然后它將為各個任務(wù)申請資源，并監(jiān)控它的運行狀態(tài)，直到運行結(jié)束，即重復(fù)步驟4~7。

4) ApplicationMaster 采用輪詢的方式通過RPC 協(xié)議向ResourceManager 申請和領(lǐng)取資源。

5) 一旦ApplicationMaster 申請到資源后，便與對應(yīng)的NodeManager 通信，要求它啟動任務(wù)。

6) NodeManager 為任務(wù)設(shè)置好運行環(huán)境（包括環(huán)境變量、JAR 包、二進制程序等）后，將任務(wù)啟動命令寫到一個腳本中，并通過運行該腳本啟動任務(wù)。

7) 各個任務(wù)通過某個RPC 協(xié)議向ApplicationMaster 匯報自己的狀態(tài)和進度，以讓ApplicationMaster 隨時掌握各個任務(wù)的運行狀態(tài)，從而可以在任務(wù)失敗時重新啟動任務(wù)。在應(yīng)用程序運行過程中，用戶可隨時通過RPC 向ApplicationMaster 查詢應(yīng)用程序的當前運行狀態(tài)。

8) 應(yīng)用程序運行完成后，ApplicationMaster 向ResourceManager 注銷并關(guān)閉自己。

Yarn與MapReduce 1相比

TimeLine Server即時間軸服務(wù)器，用來記錄歷史作業(yè)。