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目錄

本系列歷史文章

前言

Yarn運行流程

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本系列歷史文章

2021年大數據Hadoop（三十）：Hadoop3.x的介紹

2021年大數據Hadoop（二十九）：關于YARN常用參數設置

2021年大數據Hadoop（二十八）：YARN的調度器Scheduler

2021年大數據Hadoop（二十七）：YARN運行流程

2021年大數據Hadoop（二十六）：YARN三大組件介紹

2021年大數據Hadoop（二十五）：YARN通俗介紹和基本架構

2021年大數據Hadoop（二十四）：MapReduce高階訓練

2021年大數據Hadoop（二十三）：MapReduce的運行機制詳解

2021年大數據Hadoop（二十二）：MapReduce的自定義分組

2021年大數據Hadoop（二十一）：MapReuce的Combineer

2021年大數據Hadoop（二十）：MapReduce的排序和序列化

2021年大數據Hadoop（十九）：MapReduce分區

2021年大數據Hadoop（十八）：MapReduce程序運行模式和深入解析

2021年大數據Hadoop（十七）：MapReduce編程規范及示例編寫

2021年大數據Hadoop（十六）：MapReduce計算模型介紹

2021年大數據Hadoop（十五）：Hadoop的聯邦機制 Federation

2021年大數據Hadoop（十四）：HDFS的高可用機制

2021年大數據Hadoop（十三）：HDFS意想不到的其他功能

2021年大數據Hadoop（十二）：HDFS的API操作

2021年大數據Hadoop（十一）：HDFS的元數據輔助管理

2021年大數據Hadoop（十）：HDFS的數據讀寫流程

2021年大數據Hadoop（九）：HDFS的高級使用命令

2021年大數據Hadoop（八）：HDFS的Shell命令行使用

2021年大數據Hadoop（七）：HDFS分布式文件系統簡介

2021年大數據Hadoop（六）：全網最詳細的Hadoop集群搭建

2021年大數據Hadoop（五）：Hadoop架構

2021年大數據Hadoop（四）：Hadoop發行版公司

2021年大數據Hadoop（三）：Hadoop國內外應用

2021年大數據Hadoop（二）：Hadoop發展簡史和特性優點

2021年大數據Hadoop（一）：Hadoop介紹

前言

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Yarn運行流程

1. client向RM提交應用程序，其中包括啟動該應用的ApplicationMaster的必須信息，例如ApplicationMaster程序、啟動ApplicationMaster的命令、用戶程序等。
2. ResourceManager啟動一個container用于運行ApplicationMaster。
3. 啟動中的ApplicationMaster向ResourceManager注冊自己，啟動成功后與RM保持心跳。
4. ApplicationMaster向ResourceManager發送請求，申請相應數目的container。
5. ResourceManager返回ApplicationMaster的申請的containers信息。申請成功的container，由ApplicationMaster進行初始化。container的啟動信息初始化后，AM與對應的NodeManager通信，要求NM啟動container。AM與NM保持心跳，從而對NM上運行的任務進行監控和管理。
6. container運行期間，ApplicationMaster對container進行監控。container通過RPC協議向對應的AM匯報自己的進度和狀態等信息。
7. 應用運行期間，client直接與AM通信獲取應用的狀態、進度更新等信息。
8. 應用運行結束后，ApplicationMaster向ResourceManager注銷自己，并允許屬于它的container被收回。

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總結

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