hadoop之三yarn

Yarn
3.1.工作机制详解
MR程序提交到客户端所在的节点。
YarnRunner向ResourceManager申请一个Application。
RM将该应用程序的资源路径返回给YarnRunner。
该程序将运行所需资源提交到HDFS上。
程序资源提交完毕后，申请运行mrAppMaster。
RM将用户的请求初始化成一个Task。
其中一个NodeManager领取到Task任务。
该NodeManager创建容器Container，并产生MRAppmaster。
Container从HDFS上拷贝资源到本地。
MRAppmaster向RM 申请运行MapTask资源。
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。
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。
MrAppMaster等待所有MapTask运行完毕后，向RM申请容器，运行ReduceTask。
ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据。
程序运行完毕后，MR会向RM申请注销自己。
3.2.作业提交全过程详解
3.2.1.作业提交
作业提第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。
3.2.2.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。
3.2.3.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。
3.2.4.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。
3.2.5.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。
3.2.6.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。
3.3.资源调度器
3.3.1.目前，Hadoop作业调度器主要有三种：
FIFO、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。
Hadoop2.7.2默认的资源调度器是Capacity Scheduler。
3.3.2.先进先出调度器（FIFO）
3.3.3.容量调度器（Capacity Scheduler）
3.3.4.公平调度器（Fair Scheduler）
3.4.在搭建集群的过程中我们需要开启哪些进程服务才能确保集群能够正常的读取数据、以及在Yarn上完成计算任务？
namenode  datanode  secondarynamenode
resourcemanager  nodemanager