hadoop详细笔记(十八)原理加强mapreduce程序在yarn上的运行流程

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详细步骤在上面的两张图中 , 大家仔细研读!

1、客户端client向YARN主节点ResourceManager提交作业job 比如统计4G文件中每个单词出现的次数统计结果
在hadoop环境下提交作业的语句：bin/yarn jar XXX.jar MainClass args

2、主节点ResourceManager在某个DataNode从节点上启动一个Container运行applicationMaster(运行应用的管理者)

注：Container是一个容器 其中放了内存和硬盘空间
applicationMaster是临时的作业管理者， 相当于项目经理 。applicationMaster根据作业的大小等情况，可以向ResourceManager主节点申请内存空间、cpu以及硬盘等资源。

3、applicationMaster向ResourceManager请求资源，为了运行MapReduce中所有的任务;
ResourceManager将分配nodeManager上的资源，并告知applicationMaste申请的资源都在那台机器上。

4、applicationMaster联系nodeManager，启动对应Container中的相关task（map task，reduce task）。

5、运行的task会实时的向applicationMaster进行汇报（心跳机制），用于监听整个应用。

6、当所有task(reduceTask)运行完成，applicationMaste告知ResourceManager，销毁applicationMaste。