sheng的学习笔记-hadoop,MapReduce,yarn,hdfs框架原理

搭建hadoop

下载hadoop

JAVA

下载bin

windows

改环境变量

将winutils.exe和hadoop.dll放到C:\Windows\System32下，然后重启

修改配置

vim core-site.xml

vim hdfs-site.xml

hadoop-env.sh

mapred-site.xml

yarn-site.xml

格式化命令

启动集群

启动命令

编辑

web管理页面

查看示例

hadoop

Hadoop是什么

Hadoop的优势

Hadoop的组成

三个组件协作关系

hadoop生态圈

hdfs

hdfs是什么

shell操作命令

创建目录

上传文件夹

上传模糊匹配的命令

查看文件

查看文件内容

下载文件

删除

拷贝

hdfs架构图

HDFS 块（Block）

NameNode：

DataNode：

Client：

SecondaryNameNode：

checkpoint

hdfs持久化

NameNode

fsimage

Edits

生成fsimage和edits场景

安全模式

什么是安全模式

进入安全模式的三种情况

HDFS写原理

HDFS读原理

hdfs集群

心跳机制

hdfs优缺点

HDFS优点：

HDFS劣势：

MapReduce

什么是MapReduce

流程

架构图

示例

Yarn

什么是yarn

架构图

Yarn工作流程

Yarn作业提交全过程

作业提交

作业初始化

任务分配

任务运行

进度和状态更新

作业完成

MR任务执行

Yarn调度器

FIFO调度器

容量调度器（Capacity Scheduler）

公平调度器（Fair Scheduler）

与容量调度器对比

公平调度器缺额

公平调度器策略

参考文章

hadoop官网

https://hadoop.apache.org/

搭建hadoop

下载hadoop

下载后的目录作用

JAVA

需要安装java，并且保证路径没有空格

下载bin

windows要去 https://gitee.com/nkuhyx/winutils

下载bin,并且将bin的内容拷贝到hadoop的bin文件夹中

windows

最好别用windows搭，贼坑，我都搭建完了，运行mapreduce的词频统计，还是失败（应该是权限问题，找了很多资料也解决不了），基于hadoop的hive也会失败（跟词频统计失败相同的报错），有空搭建个docker的

改环境变量

新增 HADOOP_HOME hadoop路径 xxx\hadoop-3.4.0
path后面新增 ;%HADOOP_HOME%\bin;%HADOOP_HOME%\sbin;

看一下安装完成

hadoop version

将winutils.exe和hadoop.dll放到C:\Windows\System32下，然后重启

F:\workspace\arch\hadoop\hadoop-3.4.0\share\hadoop\mapreduce>hadoop jar hadoop-m
apreduce-examples-3.4.0.jar pi 1 1

修改配置

vim core-site.xml

core-site.xml:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>

<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop001:9820</value>
</property>


<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>F:/workspace/arch/hadoop/hadoop-3.4.0/data</value>
</property>

</configuration>

vim hdfs-site.xml

<configuration>
   <property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
   
<property>
<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>localhost:9870</value>
</property>

<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>localhost:9868</value>
</property>
   <property>
       <name>dfs.namenode.name.dir</name>
       <value>${hadoop.tmp.dir}/dfs/name</value>
   </property>
   <property>
       <name>dfs.namenode.data.dir</name>
       <value>${hadoop.tmp.dir}/dfs/data</value>
   </property>

</configuration>

hadoop-env.sh

我的配置

export JAVA_HOME=F:\NoMoving\jdk8

hadoop-env.cmd

mapred-site.xml

<configuration>

<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>

<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>localhost:10020</value>
</property>

<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>localhost:19888</value>
</property>

<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>

<property>
<name>mapreduce.map.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>

<property>
<name>mapreduce.reduce.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>

</configuration>

yarn-site.xml

<configuration>

<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>localhost</value>
</property>

<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>

<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>

<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://localhost:1988/jobnistory/logs</value>
</property>
</configuration>

格式化命令

在hadoop\hadoop-3.4.0\bin中，运行命令

hdfs namenode -format

自动生成了这俩文件夹，注意，data文件夹不可以自己先创建好，要让程序自动创建

启动集群

启动命令

在hadoop\hadoop-3.4.0\sbin文件夹中运行命令

start-dfs.cmd

jps看看状态

全部启动

start-all.sh

stop-all.sh

web管理页面

打开网页

http://localhost:9870/

yarn页面

http://localhost:8088/

查看示例

试验一下，使用hadoop自带的功能

在input的文件夹下，创建file1.txt文件，内容是

hadoop spark hadoop hdfs hdfs hive
shell edit view session profiles toolbetlt

在shell中用命令把这个文件的内容做多次重复

for i in {1..1000}; do cat file1.txt >>file2.txt; done

将input上传到hdfs中

看一下上传成功了没

hadoop

Hadoop是什么

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构
主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题
通常Hadoop是指一个更广泛的概念–Hadoop生态圈

Hadoop的优势

高可靠性：Hadoop底层维护了多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素存储出现故障，也不会导致数据的丢失
高扩展性：在集群运行间动态增加服务器，可方便地扩展数以千计的节点
高效性：在MapReduce思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。
高容错性：能够自动将失败的任务重新分配

Hadoop的组成

在Hadoop1.x时代，Hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源的调度，耦合性较大
在Hadoop2.x时代，增加了Yarn。Yarn只负责资源的调度，MapReduce只负责运算，降低了耦合度
Hadoop3.x在组成上没有变化

三个组件协作关系

hadoop生态圈

hdfs

hdfs是什么

Hadoop Distributed File System（简称 HDFS）是一个分布式文件系统，是 Hadoop 的核心组件之一。它能够将大规模数据存储到多个服务器集群上，并提供数据访问服务。

shell操作命令

创建目录

创建一个目录

hdfs dfs -mkdir /test

一次创建多个目录

hdfs dfs -mkdir -p /test/a/b/c

上传文件夹

上传文件夹到根目录

hdfs dfs -put test/ /

上传模糊匹配的命令

查看文件

查看文件内容

下载文件

删除

拷贝

创建空文件

hdfs架构图

1、NameNode和DataNode节点初始化完成后，采用RPC进行信息交换，采用的机制是心跳机制，即DataNode节点定时向NameNode反馈状态信息，反馈信息如:是否正常、磁盘空间大小、资源消耗情况等信息，以确保NameNode知道DataNode的情况；

2、NameNode会将子节点的相关元数据信息缓存在内存中，对于文件与Block块的信息会通过fsImage和edits文件方式持久化在磁盘上，以确保NameNode知道文件各个块的相关信息；

3、NameNode负责存储fsImage和edits元数据信息，但fsImage和edits元数据文件需要定期进行合并，这时则由SecondNameNode进程对fsImage和edits文件进行定期合并，合并好的文件再交给NameNode存储。

HDFS 也是按照 Master 和 Slave 的结构。分 NameNode、 SecondaryNameNode、DataNode 这几个角色。

HDFS 块（Block）

块是 hdfs 中存储、读写数据的基本单位。客户端向 DN 读写数据的时候，是按块来读写的。

HDFS 的设计目标是寻址时间占传输时间的 1%，一般情况下，寻址时间为 10ms（？），那么传输时间就是 1000 ms 即 1s，现在大多数磁盘的读写速度是 100 MB/s，那么传输一个单位的数据就是 1s × 100 MB/s = 100 MB，而 100 接近 128（2的7次方），所以 hdfs 默认的块大小是 128 MB。

当然，我也说是大多数磁盘的读写速度是 100 MB/s，而有些性能好的磁盘可以达到更高的速度，那么就可以把块设置的更大。

块要结合到磁盘读写速度，既不能太大，也不能太小，否则都会违反 hdfs 的设计目标：

（1）太大会导致寻址时间变的特小，而传输时间变的特大。程序在处理这块数据时，会非常慢。

（2）太小会导致 NN 中存储的块信息太多，增加 NN 的寻址时间。

综上：影响 hdfs 块大小的就是磁盘的读写速度。当然也不能让寻址时间过长，这就要求我们不能在 hdfs 中存储大量的小文件。

NameNode：

（1）负责管理 hdfs 的名称空间，即存储元数据信息（文件名、大小、位置等）

（2）配置副本策略

（3）接收来自 DN 的心跳，并且可以给 DN 发送命令

（4）接收 DN 上报的块信息

（4）处理客户端请求

DataNode：

（1）存储实际的数据块（注意，不是文件本身）

（2）执行数据块的读写操作

Client：

（1）把文件分成块，上传到 hdfs

（2）与 NN 交互发出读写文件的请求，并获得文件的位置信息

（3）与 DN 交互，读写文件

SecondaryNameNode：

为了避免edits文件过大，以及缩短NameNode启动时恢复元数据的时间，我们需要定期地将edits文件合并到fsimage文件，该合并过程叫做checkpoint。（注意：合并 Fsimage 和 Edits 十分占内存， 2NN 与 NN 不能放在同一台节点上，否则会降低 NN 的性能）

对于大型的HDFS集群，fsimage能达到几个GB大小，NameNode通常需要处理非常多的事务，导致NameNode的负担比较重，再让它来进行I/O密集型的文件合并操作就不太合适了，所以HDFS引入了SecondaryNameNode专门负责这件事。也就是说，SecondaryNameNode（简称SNN）是辅助NameNode进行checkpoint操作的角色

SNN的checkpoint时机：

默认情况下，SNN每隔1小时进行一次checkpoint
但如果还没到1小时，距离上一次checkpoint后事务累积已经超过了1百万，就会立刻触发一次checkpoint

（2）在紧急情况下，辅助恢复 NN

checkpoint

checkpoint过程如下：

SNN请求NN生成新的edits_inprogress文件，后续新的edits将写入该文件中，之前正在写的edits文件成为待合并状态。NN同时更新seen_txid文件的内容为最新的edit文件ID。
SNN使用HTTP GET请求的方式将待合并的edits文件和fsimage文件从NN复制到SNN本地。
SNN将fsimage文件加载到内存，并重放edits文件中的事务进行合并，保存为新的fsimage文件。
SNN使用HTTP PUT请求的方式将合并后的fsimage复制回NN，保存为.ckpt临时文件。
NN将.ckpt临时文件重命名为正式的fsimage文件名。

上面说的都是集群只有一个NameNode的情况。如果HDFS NameNode开启了HA的话，SecondaryNameNode会被替换成standby NameNode，checkpoint过程会直接交给standby NameNode来负责。active NameNode会将edits文件同时写到本地与共享存储（比如QJM方案就是JournalNode集群）上去，standby NameNode从JournalNode集群拉取edits文件，和从active NameNode拉取的fsimage进行合并，并保持fsimage文件与active NameNode的同步

hdfs持久化

NameNode

1、`第一次启动 NameNode 格式化后，创建 Fsimage 和 Edits 文件。如果不是第一次启动，直接加载 Edits 和 Fsimage 文件到内存。

2、客户端对元数据进行增删改的请求。

3、NameNode 记录操作日志，更新滚动日志。

4、NameNode 在内存中对数据进行增删改查。

fsimage

fsimage文件是NameNode中关于元数据的镜像，一般称为检查点，它是在NameNode启动时对整个文件系统的快照。包含了整个 HDFS文件系统的所有目录和文件的信息，可以说fsimage就是整个hdfs的目录清单，通过对其进行分析，可以分析出hdfs上小文件的分布情况

Edits

Editlog 主要是在 NameNode 已经启动情况下对 HDFS 进行的各种更新操作进行记录，HDFS 客户端执行所有的写操作都会被记录到 Editlog 中

生成fsimage和edits场景

安全模式

什么是安全模式

Hdfs 的安全模式，即 HDFS safe mode, 是 HDFS 文件系统的一种特殊状态，在该状态下，hdfs 文件系统只接受读数据请求，而不接受删除、修改等变更请求，当然也不能对底层的 block 进行副本复制等操作。

从本质上将，安全模式是 HDFS 的一种特殊状态，而 HDFS 进入该特殊状态的目的，是为了确保整个文件系统的数据一致性/不丢失数据，从而限制用户只能读取数据而不能改动数据的。

进入安全模式的三种情况

HDFS 集群正常冷启动

在 HDFS 集群正常冷启动时， NameNode 会在 SafeMode 状态下维持相当长的一段时间，此时你不需要去理会，等待它自动退出安全模式即可。

block 丢失率达到 0.1%

如果 NameNode 发现集群中的 block 丢失率达到一定比例时（0.1%）， NameNode 就会进入安全模式，换句话说，文件系统的块有99.9%以上是可用的，系统才能正常使用，不进入安全模式。这个丢失率是可以手动配置的

手动进入安全模式

HDFS写原理

1、HDFS客户端提交写操作到NameNode上，NameNode收到客户端提交的请求后，会先判断此客户端在此目录下是否有写权限，如果有，然后进行查看，看哪几个DataNode适合存放，再给客户端返回存放数据块的节点信息，即告诉客户端可以把文件存放到相关的DataNode节点下；

2、客户端拿到数据存放节点位置信息后，会和对应的DataNode节点进行直接交互，进行数据写入，由于数据块具有副本replication，在数据写入时采用的方式是先写第一个副本，写完后再从第一个副本的节点将数据拷贝到其它节点，依次类推，直到所有副本都写完了，才算数据成功写入到HDFS上，副本写入采用的是串行，每个副本写的过程中都会逐级向上反馈写进度，以保证实时知道副本的写入情况；

3、随着所有副本写完后，客户端会收到数据节点反馈回来的一个成功状态，成功结束后，关闭与数据节点交互的通道，并反馈状态给NameNode,告诉NameNode文件已成功写入到对应的DataNode。

写期间出现故障的处理

如果在数据写入期间datanode发生故障，则执行以下操作(对写入的数据的客户端是透明的)。首先关闭管道，然后将确认队列（ack queue）中的数据包都添加回数据队列(data queue)的最前端，以确保故障节点下游的datanode不会漏掉任何一个数据包。为存储在正常的datanode上的数据块指定一个新的标识，并将该标识传递给namenode，以便故障datanode在恢复后可以删除存储的部分数据块。从管线（pipeline）中删除故障数据节点并把使用剩下的正常的datanode构建一个新的管线（pipeline）。余下的数据块写入新的管线中。namenode注意到块副本量不足时，会在另一个节点上创建一个新的复本，后续的数据块继续正常接受处理

HDFS读原理

1、HDFS客户端提交读操作到NameNode上，NameNode收到客户端提交的请求后，会先判断此客户端在此目录下是否有读权限，如果有，则给客户端返回存放数据块的节点信息，即告诉客户端可以到相关的DataNode节点下去读取数据块；

2、客户端拿到块位置信息后，会去和相关的DataNode直接构建读取通道，读取数据块，当所有数据块都读取完成后关闭通道，并给NameNode返回状态信息，告诉NameNode已经读取完毕。

3、客户端在读取指定datanode的块时，如果网络异常，无法读取，会读取这个块对应的备份datanode，在namenode返回的数据中包含了备份的datanode地址

4、客户端读取一个块成功后，读取下一个块的内容，追加在这个块之后

hdfs集群

心跳机制

心跳机制是指，每个DataNode节点定期向NameNode节点发送心跳信号，以表明该DataNode节点仍然处于活动状态。这个心跳信号包括该DataNode节点的状态信息，如已经存储的数据块信息，可用的存储容量等等。

NameNode节点通过接收来自DataNode节点的心跳信号，能够了解每个DataNode节点的状态，以及数据块的位置和副本的数量等信息。如果某个DataNode节点在一定时间内没有发送心跳信号，NameNode节点会将该节点标记为不可用状态，并且将该节点上的数据块副本重新分配到其他可用的DataNode节点上。

此外，HDFS的心跳机制还允许DataNode节点向NameNode节点汇报块的状态和副本的数量，以便NameNode节点可以及时地监控和管理数据块的存储和复制。同时，NameNode在收到DataNode的心跳信号后，也会向DataNode发送命令，如复制块、删除块等等。这些命令通常是为了维护数据块的完整性和可用性。

心跳机制的时间频率：
- 每三秒发送一次心跳信号
- 超过630秒没有收到心跳信号,认为节点失效并且将该节点上的数据块副本重新分配到其他可用的DataNode节点上
- 所有的datanode每6个小时向NameNode汇报一次自己完整的块信息,让NameNode校验更新

hdfs优缺点

HDFS优点：

1、高容错性

数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。
某一个副本丢失以后，它可以自动恢复，这是由 HDFS 内部机制实现的。

2、适合批处理

它是通过移动计算而不是移动数据。
它会把数据位置暴露给计算框架。

3、适合大数据处理

处理数据达到 GB、TB、甚至PB级别的数据。
能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。
能够处理10K节点的规模。

4、流式文件访问

一次写入，多次读取。文件一旦写入不能修改，只能追加。
它能保证数据的一致性。

5、可构建在廉价机器上

它通过多副本机制，提高可靠性。
它提供了容错和恢复机制。比如某一个副本丢失，可以通过其它副本来恢复。

HDFS劣势：

1、不适合低延时数据访问

比如毫秒级的来存储数据，它做不到。
它适合高吞吐率的场景，就是在某一时间内写入大量的数据。

2、不适合小文件存储

存储大量小文件(这里的小文件是指小于HDFS系统的Block大小的文件（默认64M）)的话，它会占用 NameNode大量的内存来存储文件、目录和块信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的。
小文件存储的寻道时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。

3、不适合并发写入、文件随机修改

一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写。
仅支持数据 append（追加），不支持文件的随机修改。

MapReduce

什么是MapReduce

MapReduce 是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架，最初由 Google 提出，并被 Hadoop 等开源项目广泛应用。它主要包括两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段

流程

1）Map 阶段（Map Phase）：

输入数据被分割成大小相等的数据块，然后由多个 Map 任务并行处理。
每个 Map 任务接收一部分数据块，并将其转换成键-值对（Key-Value pairs）的集合。
用户定义的 Map 函数（mapper）被应用于每个键-值对，生成新的键-值对列表。
Map 函数的输出会根据键的哈希值被分发到多个 Reduce 任务中，以便后续的 Reduce 阶段处理。

2）Shuffle 阶段（Sort and Shuffle）：

在 Map 阶段之后，所有 Map 任务的输出会被分区并按照键的哈希值进行排序。
相同键的值被分配到相同的 Reduce 任务中，以便后续的 Reduce 阶段处理。

3）Reduce 阶段（Reduce Phase）：

每个 Reduce 任务接收来自多个 Map 任务的输出，即经过分区和排序后的键-值对集合。
用户定义的 Reduce 函数（reducer）被应用于每个键-值对列表，生成最终的输出结果。

架构图

以上过程分步骤描述一下：

创建 Split。由于 Map 任务最终是分布式的进程运行在不同的机器上，split 描述了每个 Map 任务该去哪台机器上的整块数据中，读取哪一部分的数据；
读取数据；
数据经过用户编写的 Map 业务处理，输入的是 Key-Value 格式，输出也是 Key-Value 格式。这一步其实是对数据标记的过程，为每条数据标记一个特征（key），相同特征的数据最终会到一起；
数据经过分区后，写入到内存缓冲区中；
内存缓冲区被写满 80%后，在内存中进行排序（先按照分区排序，每个分区内部按照 key 排序）；
如果定义了 combiner 的话，进行一次合并；
每个 Map 溢写出一个文件出来；
最终对每个 Map 溢写出的文件合并成一个大文件；
进行一次 combine，写入到本地文件中；
进行到 reduce 阶段，每个 reduce 任务从上游数据中拷贝出属于自己的文件
调用用户定义的 reduce 方法进行计算；
最终结果写入到 hdfs 中

示例

已文字计数为例

从MapReduce 自身的命名特点可以看出， MapReduce 由两个阶段组成：Map 和Reduce。

用户只需编写map() 和 reduce() 两个函数，即可完成简单的分布式程序的设计。

map() 函数以key/value 对作为输入，产生另外一系列 key/value 对作为中间输出写入本地磁盘。 MapReduce 框架会自动将这些中间数据按照 key 值进行聚集，且key 值相同（用户可设定聚集策略，默认情况下是对 key 值进行哈希取模）的数据被统一交给 reduce() 函数处理。

reduce() 函数以key 及对应的value 列表作为输入，经合并 key 相同的value 值后，产生另外一系列 key/value 对作为最终输出写入HDFS

hello world --WordCount 用户编写完MapReduce 程序后，按照一定的规则指定程序的输入和输出目录，并提交到Hadoop 集群中。作业在Hadoop 中的执行过程如图所示。Hadoop 将输入数据切分成若干个输入分片（input split，后面简称split），并将每个split 交给一个Map Task 处理；Map Task 不断地从对应的split 中解析出一个个key/value，并调用map() 函数处理，处理完之后根据Reduce Task 个数将结果分成若干个分片（partition）写到本地磁盘；同时，每个Reduce Task 从每个Map Task 上读取属于自己的那个partition，然后使用基于排序的方法将key 相同的数据聚集在一起，调用reduce() 函数处理，并将结果输出到文件中

Yarn

什么是yarn

Yarn 是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而 MapReduce 等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。

架构图

YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container组成，之间通过RPC通讯

1、ResourceManager：是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）

2、NodeManager：是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定时地向ResourceManager汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态；另一方面，它接收并处理来自ApplicationMaster的Container启动/停止等各种请求

3、Container：是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，当AM向RM申请资源时，ResourceManager为ApplicationMaster返回的资源便是用Container表示

4、ApplicationMaster：用户提交的每个应用程序均包含一个ApplicationMaster，主要功能包括：

1）与ResourceManager调度器协商以获取资源（用Container表示）

2）将得到的任务进一步分配给内部的任务

3）与NodeManager通信以启动/停止任务

4）监控所有任务运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务

注意：MapTask、ReduceTask都运行在Container里面，ApplicationMaster也运作在Container里面，ApplicationMaster负责协调分发Task到Container

Yarn工作流程

当用户向YARN中提交一个应用程序后，YARN将分两个阶段运行该应用程序：第一个阶段是启动ApplicationMaster；第二个阶段是由ApplicationMaster创建应用程序，为它申请资源，并监控它的整个运行过程，直到运行完成。

如图2-11所示，YARN的工作流程分为以下几个步骤：

步骤1　用户向YARN中提交应用程序，其中包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等
步骤2　ResourceManager为该应用程序分配第一个Container，并与对应的NodeManager通信，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster
步骤3　ApplicationMaster首先向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManage查看应用程序的运行状态，然后它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，即重复步骤4~7
步骤4　ApplicationMaster采用轮询的方式通过RPC协议向ResourceManager申请和领取资源
步骤5　一旦ApplicationMaster申请到资源后，便与对应的NodeManager通信，要求它启动任务
步骤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
步骤7　各个任务通过某个RPC协议向ApplicationMaster汇报自己的状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务。在应用程序运行过程中，用户可随时通过RPC向ApplicationMaster查询应用程序的当前运行状态。
步骤8　应用程序运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager注销并关闭自己

Yarn作业提交全过程

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。

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。

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。

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。

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。

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。

MR任务执行

当ApplicationMaster在Container启动之后，也就是MapReduce具体的运行过程，会通过InputFormat阶段从HDFS拉取对应的数据分片，执行Map、Shuffle、Reduce进行数据处理，最后通过OutputFormat将数据写到HDFS或其他存储引擎上。

Yarn调度器

FIFO调度器

单队列，根据提交作业的先后顺序，先来先服务。优点：简单易懂。缺点：不支持多队列，生产环境很少使用

容量调度器（Capacity Scheduler）

Yarn默认调度器，特点如下：

多队列：每个队列可配置一定的资源量，每个队列采用FIFO调度策略。
容量保证：管理员可为每个队列设置资源最低保证和资源使用上限
灵活性：如果一个队列中的资源有剩余，可以暂时共享给那些需要资源的队列，而一旦该队列有新的应用程序提交，则其他队列借调的资源会归还给该队列
多租户：支持多用户共享集群和多应用程序同时运行。为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对同一用户提交的作业所占资源量进行限定

公平调度器（Fair Scheduler）

与容量调度器对比

1）与容量调度器相同点

多队列：支持多队列多作业
容量保证：管理员可为每个队列设置资源最低保证和资源使用上线
灵活性：如果一个队列中的资源有剩余，可以暂时共享给那些需要资源的队列，而一旦该队列有新的应用程序提交，则其他队列借调的资源会归还给该队列。
多租户：支持多用户共享集群和多应用程序同时运行；为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对同一用户提交的作业所占资源量进行限定。

2）与容量调度器不同点

核心调度策略不同

容量调度器：优先选择资源利用率低的队列
公平调度器：优先选择对资源的缺额比例大的

每个队列可以单独设置资源分配方式

容量调度器： FIFO、 DRF
公平调度器： FIFO、 DRF、FAIR

公平调度器缺额

公平调度器设计目标是：在时间尺度上，所有作业获得公平的资源。某一时刻一个作业应获资源和实际获取资源的差距叫“缺额”
调度器会优先为缺额大的作业分配资源

公平调度器策略

1） FIFO策略

公平调度器每个队列资源分配策略如果选择FIFO的话，此时公平调度器相当于上面讲过的容量调度器

2） Fair策略

Fair 策略（默认）是一种基于最大最小公平算法实现的资源多路复用方式，默认情况下，每个队列内部采用该方式分配资源。这意味着，如果一个队列中有两个应用程序同时运行，则每个应用程序可得到1/2的资源；如果三个应用程序同时运行，则每个应用程序可得到1/3的资源

具体资源分配流程和容量调度器一致；

（1）选择队列

（2）选择作业

（3）选择容器

以上三步，每一步都是按照公平策略分配资源

➢ 实际最小资源份额： mindshare = Min（资源需求量，配置的最小资源）

➢ 是否饥饿： isNeedy = 资源使用量 < mindshare（实际最小资源份额）

➢ 资源分配比： minShareRatio = 资源使用量 / Max（mindshare, 1）

➢ 资源使用权重比： useToWeightRatio = 资源使用量 / 权重

3） DRF策略

DRF（Dominant Resource Fairness）我们之前说的资源，都是单一标准，例如只考虑内存（也是Yarn默认的情况）。但是很多时候我们资源有很多种，例如内存、CPU、网络带宽等，这样我们很难衡量两个应用应该分配的资源比例。

那么在YARN中，我们用DRF来决定如何调度：

假设集群一共有100 CPU和10T 内存，而应用A需要（2 CPU, 300GB），应用B需要（6 CPU， 100GB）。则两个应用分别需要A（2%CPU, 3%内存）和B（6%CPU, 1%内存）的资源，这就意味着A是内存主导的, B是CPU主导的，针对这种情况，我们可以选择DRF策略对不同应用进行不同资源（CPU和内存）的一个不同比例的限制。