【Hadoop技术篇】YARN 作业执行流程

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Yarn的作业流程是每个大数据领域的工作者都应该熟记于心的内容，今天我就来整理一下执行流程，记得点赞加收藏哦。

 ![](https://img-blog.csdnimg.cn/73e1ed1ff08c46d6941617c35229607b.png)    

1、用户向 YARN 中提交应用程序，其中包括 MRAppMaster 程序，启动 MRAppMaster 的命令， 用户程序等。 　　

2、ResourceManager 为该程序分配第一个 Container，并与对应的 NodeManager 通讯，要求 它在这个 Container 中启动应用程序 MRAppMaster。 　　　　

3、MRAppMaster 首先向 ResourceManager 注册，这样用户可以直接通过 ResourceManager 查看应用程序的运行状态，然后将为各个任务申请资源，并监控它的运行状态，直到运行结束，重复 4 到 7 的步骤。 　　　　

4、MRAppMaster 采用轮询的方式通过 RPC 协议向 ResourceManager 申请和领取资源。 　　　

5、一旦 MRAppMaster 申请到资源后，便与对应的 NodeManager 通讯，要求它启动任务。 　

6、NodeManager 为任务设置好运行环境（包括环境变量、JAR 包、二进制程序等）后，将 任务启动命令写到一个脚本中，并通过运行该脚本启动任务。　

7、各个任务通过某个 RPC 协议向 MRAppMaster 汇报自己的状态和进度，以让 MRAppMaster 随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败的时候重新启动任务。 　

8、应用程序运行完成后，MRAppMaster 向 ResourceManager 注销并关闭自己。