02.Yarn的工作机制和作业提交过程

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# 02.Yarn的工作机制和作业提交过程

### 一、Yarn的工作机制

![02.Yarn的工作机制和作业提交过程01.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/09/1785682861.jpg)

（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。

*来源：尚硅谷大数据之Hadoop听课笔记*

### 二、Yarn作业提交过程

![02.Yarn的工作机制和作业提交过程02.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/09/741610121.jpg)

client提交作业申请

- Client向RM提交作业申请
- RM根据申请内容返回相关的信息(例如根据input的路径，返回对应的文件元数据，还有作业资源的提交路径)
- 客户端根据RM返回的信息生成资源文件(job.split,job.xml,app.jar)并将资源文件提交至提交路径(一般存在hdfs上面)

RM处理用户请求

- RM将用户的请求打包为task，放置调度队列，根据当前yarn的调度模式进行调度

NM从队列中获取task

- 创建contianer容器启动AM
- 下载资源文件

AM向RM申请运行mapTask容器，RM将请求再打包为task放置调度队列

- 其他NM获取到task后会再创建contianer容器并下载资源文件，contianer中的mapTask任务由AM负责监控和调度

AM向maptask发送程序启动命令

contianer运行mapTask

- 当各节点mapTask运行完毕后，AM重复4的步骤(这次是reduceTask)

程序运行完成后，AM向RM注销自己

*附文章链接地址：*

*jianshu.com/p/56f3340b54c6*

标签: Hadoop, Yarn

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