YARN 中的应用程序提交

本章将简述YARN 中应用程序提交的流程。

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假设用户采用与 MRv1 中相同的方式键入 hadoop jar 命令,将应用程序提交到 ResourceManager。ResourceManager 维护在集群上运行的应用程序列表,以及每个活动的 NodeManager 上的可用资源列表。ResourceManager 需要确定哪个应用程序接下来应该获得一部分集群资源。该决策受到许多限制,比如队列容量、ACL 和公平性。ResourceManager 使用一个可插拔的 Scheduler。Scheduler 仅执行调度;它管理谁在何时获取集群资源(以容器的形式),但不会对应用程序内的任务执行任何监视,所以它不会尝试重新启动失败的任务。

在 ResourceManager 接受一个新应用程序提交时,Scheduler 制定的第一个决策是选择将用来运行 ApplicationMaster 的容器。在 ApplicationMaster 启动后,它将负责此应用程序的整个生命周期 首先也是最重要的是,它将资源请求发送到 ResourceManager,请求运行应用程序的任务所需的容器。资源请求是对一些容器的请求,用以满足一些资源需求,比如:

一定量的资源,目前使用 MB 内存和 CPU 份额来表示。一个首选的位置,由主机名、机架名称指定,或者使用 * 来表示没有偏好。此应用程序中的一个优先级,而不是跨多个应用程序。

如果可能的话,ResourceManager 会分配一个满足 ApplicationMaster 在资源请求中所请求的需求的容器(表达为容器 ID 和主机名)。该容器允许应用程序使用特定主机上给定的资源量。分配一个容器后,ApplicationMaster 会要求 NodeManager(管理分配容器的主机)使用这些资源来启动一个特定于应用程序的任务。此任务可以是在任何框架中编写的任何进程(比如一个 MapReduce 任务或一个 Giraph 任务)。NodeManager 不会监视任务;它仅监视容器中的资源使用情况,举例而言,如果一个容器消耗的内存比最初分配的更多,它会结束该容器。

ApplicationMaster 会竭尽全力协调容器,启动所有需要的任务来完成它的应用程序。它还监视应用程序及其任务的进度,在新请求的容器中重新启动失败的任务,以及向提交应用程序的客户端报告进度。应用程序完成后,ApplicationMaster 会关闭自己并释放自己的容器。

尽管 ResourceManager 不会对应用程序内的任务执行任何监视,但它会检查 ApplicationMaster 的健康状况。如果 ApplicationMaster 失败,ResourceManager 可在一个新容器中重新启动它。您可以认为 ResourceManager 负责管理 ApplicationMaster,而 ApplicationMasters 负责管理任务。


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