mapreduce on yarn的工作流程

当client提交一个任务后,首先resourceManger(RM)来调度出一个container,这个container是在nodeManger(NM)运作的,

　client直接和这个container所在的NM进行通信,在这个container中启动applicationMaster(AM),启动成功之后,这个AM将全权负责此次任务的进度,失败原因(在一次job中只有一个AM).

　AM会计算此次任务所需的资源,然后向RM申请资源,得到一组供map/reduce task运行的container,然后协同NM一起对每个container执行一些必要的任务,在任务执行

　过程中,AM会一直监视着任务的运行进度,若中间某个NM上的container中的任务失败,那么AM会重新找一台节点来运行此任务.

流程如下:

           MRv2运行流程：

        MR JobClient向resourceManager(RM)提交一个job
        
        RM向Scheduler请求一个供MR AM运行的container，然后启动它
        
        MR AM启动起来后向RM注册
        
        MR JobClient向RM获取到MR AM相关的信息，然后直接与MR AM进行通信
        
        MR AM计算splits并为所有的map构造资源请求
        
        MR AM做一些必要的MR OutputCommitter的准备工作
        
        MR AM向RM(Scheduler)发起资源请求，得到一组供map/reduce task运行的container，然后与NM一起对每一个container执行一些必要的任务，包括资源本地化等
        
        MR AM 监视运行着的task 直到完成，当task失败时，申请新的container运行失败的task
        
        当每个map/reduce task完成后，MR AM运行MR OutputCommitter的cleanup 代码，也就是进行一些收尾工作
        
        当所有的map/reduce完成后，MR AM运行OutputCommitter的必要的job commit或者abort APIs
        
        MR AM退出。