尚硅谷大数据技术之Hadoop(MapReduce)(新)第5章 Yarn资源调度器
5.4 作业提交全过程
1.作业提交过程之YARN,如图4-25所示。
图4-25 作业提交过程之Yarn
作业提交全过程详解
(1)作业提交
第1步:Client调用job.waitForCompletion方法,向整个集群提交MapReduce作业。
第2步:Client向RM申请一个作业id。
第3步:RM给Client返回该job资源的提交路径和作业id。
第4步:Client提交jar包、切片信息和配置文件到指定的资源提交路径。
第5步:Client提交完资源后,向RM申请运行MrAppMaster。
(2)作业初始化
第6步:当RM收到Client的请求后,将该job添加到容量调度器中。
第7步:某一个空闲的NM领取到该Job。
第8步:该NM创建Container,并产生MRAppmaster。
第9步:下载Client提交的资源到本地。
(3)任务分配
第10步:MrAppMaster向RM申请运行多个MapTask任务资源。
第11步: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。
(4)任务运行
第12步: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。
第13步:MrAppMaster等待所有MapTask运行完毕后,向RM申请容器,运行ReduceTask。
第14步:ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据。
第15步:程序运行完毕后,MR会向RM申请注销自己。
(5)进度和状态更新
YARN中的任务将其进度和状态(包括counter)返回给应用管理器, 客户端每秒(通过mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval设置)向应用管理器请求进度更新, 展示给用户。
(6)作业完成
除了向应用管理器请求作业进度外, 客户端每5秒都会通过调用waitForCompletion()来检查作业是否完成。时间间隔可以通过mapreduce.client.completion.pollinterval来设置。作业完成之后, 应用管理器和Container会清理工作状态。作业的信息会被作业历史服务器存储以备之后用户核查。
2.作业提交过程之MapReduce,如图4-26所示
图4-26 作业提交过程之MapReduce