标签：serve 好运 master 设置 自己 直接 服务 掌握 用户
[TOC]可以参考《Hadoop权威指南》P79中的图示与介绍进行理解，当然结合下面这个图示与其中的解释进行理解则会更加清晰易懂，当然，基本的参考个人觉得书本上的图示要更精简，下面这个可以说是其详细版：
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。
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。
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。
4) ApplicationMaster 采用轮询的方式通过RPC 协议向ResourceManager 申请和领取资源。
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。
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。
8) 应用程序运行完成后，ApplicationMaster 向ResourceManager 注销并关闭自己。
| MapReduce 1 | Yarn |
|---|---|
| Jobtracker | ResourceManager、Application Master、TimeLine Server |
| Trasktracker | NodeManager、 |
| Slot | Container |
TimeLine Server即时间轴服务器，用来记录历史作业。
标签：serve 好运 master 设置 自己 直接 服务 掌握 用户
原文地址：http://blog.51cto.com/xpleaf/2147434
