标签：yar -o case 临时文件 ogr void services mini 重点
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Flink on yarn的启动流程可以参见前面的文章 Flink on Yarn启动流程,下面主要是从源码角度看下这个实现，可能有的地方理解有误，请给予指正，多谢。
bin/yarn-session.sh -n 3 -jm 1024 -nm 1024 -st
我们去看下启动脚本
$JAVA_RUN $JVM_ARGS -classpath "$CC_CLASSPATH:$HADOOP_CLASSPATH:$HADOOP_CONF_DIR:$YARN_CONF_DIR" $log_setting org.apache.flink.yarn.cli.FlinkYarnSessionCli -j "$FLINK_LIB_DIR"/flink-dist*.jar "$@"
主要是用java -cp的方式启动主类** *org.apache.flink.yarn.cli.FlinkYarnSessionCli * ， $@ 就是我们传入的哪些参数 " -n 3 -jm 1024 -nm 1024 -st" **。
首先看下Main函数
public static void main(String[] args) {
FlinkYarnSessionCli cli = new FlinkYarnSessionCli("", ""); // no prefix for the YARN session
System.exit(cli.run(args));
}主要是构造FlinkYarnSessionCli，然后执行其run方法，这里主要介绍主要流程的代码。
public int run(String[] args)
cmd = parser.parse(options, args)
# 第一种，判断命令是否包含 -q
** 如： **
# 第二种，判断是否有-id参数
这里我们看下交互模式是啥样的，共有两个可选项，help和stop，如果我们敲入stop，则应用对应的所有进程会退出。
# 第三种，为正常模式
** 这里主要为构造YarnClusterDescriptor，然后调用其deploy方法启动集群 ，接着将Jobmanager和web ui地址写入到out文件中去，如果采用分离模式，则等待集群启动之后yarn session自动退出，如果不是则进入交互模式，我们可以通过交互控制这个Applitcation **
接着看下是如何构造YarnClusterDescriptor的
----------------- **1 creat YarnClusterDescriptor ** ----------------------
直接new YarnClusterDescriptor对象，然后将依赖jar地址，配置参数如taskmanager个数，jar地址，配置文件地址，配置参数等设置到YarnClusterDescriptor对象中去，然后返回这个对象。
------------** 2 YarnClusterDescriptor deploy ** -------------------------
由于YarnClusterDescriptor没有重写depoy方法则直接调用其父类AbstractYarnClusterDescriptor的deploy方法，但是最终调用的是其deployInternal方法.
接着看下deployInternal方法，简单的描述下流程，后续代码分析下面的github地址
检查是否具备Deploy的条件，如配置文件，jar路径是否为空
获取yarn的client，用户和RM进行通信
增加动态的配置属性到配置conf对象中去，解析配置conf对象为kv对
获取HDFS FileSyetem，这里用于将本地jar及配置文件上传到HDFS，
判断JobManager和TaskManager申请的资源是否满足yarn分配单个container的最小分配，如果小于则将container最小分配用来初始化jobMananger和TaskMananer
通过yarn client创建Application，返回GetNewApplicationResponse对象用于跟RM进行RPC通信。
通过GetNewApplicationResponse对象获取RM能够为这个应用分配的最大资源，如果最大资源不能够满足jobManagerMemoryMb和taskManagerMemoryMb则报错，计算总的jobmanager和所有taskmanager总共需要的资源（jobManagerMemoryMb + taskManagerMemoryMb * taskManagerCount），计算RM中总共的空闲资源，判断空闲资源是否满足前面计算需要的需求，如果不满足，则可能先启动yarn session，task manager等到有资源再进行启动；先为jobManager分配一个nm，然后再在其他的nm上启动taskmanager
设置启动ApplicationMaster的 lanchcontext，这里主要是设置java home，主类，jvm参数数，log文件配置。ApplicationMaster的主类 YarnApplicationMasterRunner ** YarnApplicationMasterRunner **。
protected Class<?> getApplicationMasterClass() {
return YarnApplicationMasterRunner.class;
}```
- 设置ApplicationSubmissionContext,获取ApplicationId
- 设置session需要的hdfs路径，然后将本地jar包及配置文件，配置文件上传到HDFS
- 设置AM启动的token信息，设置AM启动的过程中需要从hdfs下载那些依赖的jar和配置文件，设置ApplicationMaster及Flink及其他进程的classpath，不多说
- 设置钩子函数在deploy的时候清理上传到hdfs的文件及本地下载的依赖文件
- *** 重点，提交Applicaiton到RM；设置这个Application的状态为NEW，然后监控这个应用，如果不是之前的NEW状态，则打印当前状态，如果Running状态则跳出这个循环，如果是其他状态，则抛出YarnDeploymentException异常，上层调用捕获处理吧，不然250ms判断一次 ***
- depoly成功，钩子函数删除临时文件，如依赖的jar包和配置文件等，返回YarnClusterClient对象，包含了这YarnClusterDescriptor，ApplicationReport等重要的属性。
***
***deploy 成功以后进入交互模式，在runInteractiveCli里面最重要的一步是构造ApplicationClient Actor用于和JobManager Actor进行通信，但是如果发送 RegisterInfoMessageListener、UnRegisterInfoMessageListener等消息，将会由jobmanager actor将forward方法路由到flink resource manager actor去处理，此时jobmanager作为flink resource manager的代理，此时收到这两个消息的时候，由于是forward的方法，sender仍然是application client actor，所以flink manager resource actor可以直接给application client返回消息***
***
> ------------ ** 3 代码展示主要流程**------
*** ---- ApplicationClient 和JobManager Actor通信代码 --***
## 2. YarnApplicationMasterRunner 启动流程分析
*** RM首先分配一个NM的container去启动YarnApplicationMasterRunner ，接着下来我们看下是怎么做的***
首先是进入main函数里面，构造一个YarnApplicationMasterRunner对象，直接调用其Run方法。
> run方法主要步骤
- 获取当前用户的UGI及远端UGI
- 将当前用户ugi里面的token传递到远端的UGI中，用于数据和服务访问
- 在远端的UGI里面执行runApplicationMaster启动ApplicationMaster
> runApplicationMaster主要过程，这里注释很清楚，我只捡重要的提示下
- 1） load and parse / validate all configurations
- 2） start the actor system，try to start the actor system, JobManager and JobManager actor system
- 3） Generate the configuration for the TaskManagers，这里主要是JobManager的地址，taskManager注册的超时时间，slot个数，这里还有最重要的一步是构造TaskManager的ContainerLaunchContext，这个context里面包含了启动TaskManager的启动命令，***主类是YarnTaskManager***。
- start the actors and components in this order: 1) JobManager & Archive (in non-HA case, the leader service takes this)，启动JobManagerActor，这里主类是***YarnJobManager*** 2) Web Monitor (we need its port to register) 启动WEB监控页面，创建LeaderRetrievalService对象，这个主要用于启动TaskManager的时候，告诉TaskManager JobManager得akka url，用于TaskManager向JobManager进行注册。 3) Resource Master for YARN 启动YarnFlinkResourceManager Actor，这里主要用于Flink container资源的管理包括申请与释放等。 4) Process reapers for the JobManager and Resource Master
***这里主要介绍YarnApplicationMasterRunner 是如何通过YarnFlinkResourceManager去完成container的申请与启动TaskManager的，这里相对来说，比较复杂，我跟到Yarn的代码里才算整明白***
说明YarnFlinkResourceManager其实是一个actor，在runApplicationMaster方法中，通过下面的代码启动这个ActorProps resourceMasterProps = YarnFlinkResourceManager.createActorProps(
getResourceManagerClass(),//YarnFlinkResourceManager
config,
yarnConfig,
leaderRetriever,
appMasterHostname,
webMonitorURL,
taskManagerParameters,
taskManagerContext,
numInitialTaskManagers,
LOG);
ActorRef resourceMaster = actorSystem.actorOf(resourceMasterProps);//启动YarnFlinkResourceManager actor
接着看下YarnFlinkResourceManager 的构造方法，这里主要有三个成员变量比较重要
//在yarn 的rm端会调用该回对象的回调函数进行container申请，resourceManagerCallbackHandler里面只有该actor的actor ref，所以回调的过程中能够与该actor进行通信
/** Callback handler for the asynchronous resourceManagerClient /
private YarnResourceManagerCallbackHandler resourceManagerCallbackHandler;
//AM与RM通信的client，resourceManagerClient对象持有resourceManagerCallbackHandler
/* Client to communicate with the Resource Manager (YARN‘s master) /
private AMRMClientAsync<AMRMClient.ContainerRequest> resourceManagerClient;
//AM与NM的通信client
/* Client to communicate with the Node manager and launch TaskManager processes */
private NMClient nodeManagerClient;
YarnFlinkResourceManager 启动的过程先执行preStart方法，自己没有实现则执行其父类FlinkResourceManager的preStart方法。接着调用YarnFlinkResourceManager 的initialize方法。 > ***在initialize方法里面*** *** resourceManagerClient.start() ----> AMRMClientAsyncImpl.serviceStart()---> CallbackHandlerThread.start()(守护线程)---> YarnResourceManagerCallbackHandler.onContainersAllocated(allocated)---> yarnFrameworkMaster.tell(new ContainersAllocated(containers),ActorRef.noSender())(yarnFrameworkMaster为YarnFlinkResourceManager ActorRef) --> YarnFlinkResourceManager .containersAllocated --> NMClient.startContainer(container, taskManagerLaunchContext) 至此通知各个NM启动container。*** ***至此，YarnApplicationMasterRunner 重要的流程已经说完，细节东西太多，就不再说了，有时间再看，接下来看YarnTaskManager的部分***## 3. YarnTaskManager启动流程分析***接上面nodeManagerClient.startContainer(container, taskManagerLaunchContext)将通知NM去启动container，NM根据taskManagerLaunchContext的启动信息，从HDFS下载YarnTaskManager启动过程依赖的jar和配置文件 (container_tokens default_container_executor_session.sh default_container_executor.sh flink-conf.yaml flink.jar launch_container.sh lib log4j.properties logback.xml），然后shell执行launch_container.sh，最终用java -cp启动YarnTaskManager进程,启动进程的时候首先执行YarnTaskManager run方法，TaskManager会拿到JobManager的akka地址，然后发送注册消息，JobManager收到注册消息以后，注册成功之后就发送ack确认注册信息给TaskManager，然后TaskManger根据配置以及JobManager返回过来的信息构建一些真正干活的成员变量。过程：*** > YarnTaskManagerRunner.runYarnTaskManager(args, classOf[YarnTaskManager])--> TaskManager.selectNetworkInterfaceAndRunTaskManager(configuration, resourceId, taskManager)--> TaskManager.runTaskManager --> TaskManager.startTaskManagerComponentsAndActor--> actorSystem.actorOf(tmProps, actorName)--> TaskManager.preStart--> StandaloneLeaderRetrievalService.start(TaskManager)--> TaskManger.notifyLeaderAddress--> TaskManager.handleJobManagerLeaderAddress--> TaskManager.triggerTaskManagerRegistration() TaskManager.handleRegistrationMessage--> instanceManager.registerTaskManager--> jobManager 发送消息AcknowledgeRegistration给TaskManager TaskManager.associateWithJobManager--> ###基本上Flink on yarn的流程就是这样，细节需要深入，有不正确的地方，希望给予指正。
链接：https://www.jianshu.com/p/8a3177095072
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