Hadoop v2(Yarn) 调度分析 (1) JobClient 的提交过程

ResourceManager:

    ApplicationManager:

         负责为AppMaster申请Container （资源），并监控AppMaster的failed

    ResourceScheduler:

         负责多个application的资源分配，调度Container

NodeManager:

      负责启动和监控Container

ApplicationMaster:

      负责监控Task (Map或Reduce) 的执行情况，为Task向RM申请Container，记录Task的history，在Task出问题的时候回放history

注： 本图作者 [email protected]； weibo http://weibo.com/u/2249325320

JobClient 的提交过程：

1.  JobClient通过submitJob提交Job给RM（ResourceManager），RM为AM（AppMaster）分配Container，并通知NM(NodeManager)启动Container。

源码跟踪：

1). JobSubmitter.java:    SubmitJobInternal()    ->    YARNRunner.java : submitJob()   ->    ClientRMProtocolPBClientImpl.java:  resMgrDelegate.submitApplication()   ->    proxy.submitApplication() （protobuffer）

之后通过 RPC 发送命令，(还包括很多其他的信息)内容如下： 

....

JAVA_HOME/bin/java -Dlog4j.configuration=container-log4j.properties -Dyarn.app.mapreduce.container.log.dir= 

-Dyarn.app.mapreduce.container.log.filesize=0 -Dhadoop.root.logger=INFO,CLA -Xmx1024m 

org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster 1>/stdout 2>/stderr 

....

在这些信息中还包含着job.jar和job.xml的内容，在此时Master会将用户提交的MapReduce任务共享到HDFS上，给各个Slave Node 分享(未验证)。

2). NM的dispatcher接收到Event后分派给ContainerLauncher，ContainerLauncher的handle收到LAUNCH_CONTAINER event后，通过containerLauncher.submit(launch)提交给ContainerLaunch，ContainerLaunch调用Call方法启动Container， ret = exec.launchContainer（exec为DefaultContainerExecutor类，在默认情况下），在DefaultContainerExecutor中launchContainer通过调用shExec.execute()（shExec在hadoop-common工程的Shell.java中），使runCommand执行脚本launch_container.sh，启动脚本之后，通过process.waitFor()等待脚本执行完成。

3). launch_container.sh会自动生成在/tmp/nm-local-dir/usercache/USERNAME/appcache下，生成脚本的内容一部分来自于RM之前通过RPC发来的命令（如上），编号为1的目录为启动MRAppMaster的脚本的所在目录；当Job完成后，USERNAME下的所有文件都会被自动删除。

2.  MRAppMaster.java 启动后会配置和启动一些Service来完成AM的功能，
当所有的Service都启动完成后，MRAppMaster.java进程结束。

Service Name: Dispatcher
Service Name: org.apache.hadoop.mapred.TaskAttemptListenerImpl
Service Name: TaskHeartbeatHandler
Service Name: TaskCleaner
Service Name: MRClientService
Service Name: org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.speculate.DefaultSpeculator
Service Name: org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster$ContainerAllocatorRouter
Service Name: org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster$ContainerLauncherRouter
Service Name: org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster$StagingDirCleaningService
Service Name: JobHistoryEventHandler

1). MRAppMaster.java启动后会配置启动10个Services（如上）， 同时，发送JOB_INIT和JOB_START事件给JobImpl.java，JobImpl的handle收到event后，stateMachine会从状态NEW -> INIT -> RUNNING，同时，在收到JOB_START时，JobImpl调用startTransition，并通过job.scheduleTasks向TaskImpl发送T_SCHEDULE，将状态从NEW->SCHEDULED，同时向TaskAttemptImpl发送TA_SCHEDULE，并TaskImpl开始监控TaskImpl，如果出错发送TA_RESCHEDULE，TaskAttemptImpl的状态从NEW->UNASSIGNED。

2). Hadoop Yarn调度中有很多Attempt的执行方式，意思是尝试执行，比如TaskImpl和TaskAttemptImpl，Task启动TaskAttempt后，监视TA，如果TA执行过慢，Task会从新启动一个TA，和之前的TA竞争执行，取其较快的结果；防止Hadoop被过慢的Node托慢整个Job。