通过yarn提供Spark任务，这个过程发生了什么？

大数据集群中通过YARN提交任务的流程及YARN协作机制

1. 任务提交阶段：

• 客户端向ResourceManager提交应用程序，包括应用程序代码、所需资源（内存、CPU等）和启动命令等信息。

• ResourceManager接收应用程序的提交请求，并根据集群资源情况进行调度。

• ResourceManager在集群中选择一个NodeManager，为应用程序分配一个Container，用于运行ApplicationMaster。

2. ApplicationMaster启动阶段：

• NodeManager收到ResourceManager的指令后，在分配的Container中启动ApplicationMaster。

• ApplicationMaster向ResourceManager注册自己，并申请运行任务所需的资源。

3. 资源申请和分配阶段：

• ApplicationMaster根据应用程序的需求，向ResourceManager申请运行任务所需的资源（Container）。

• ResourceManager根据集群资源情况和调度策略，为ApplicationMaster分配Container。

4. 任务执行阶段：

• ApplicationMaster收到ResourceManager分配的Container后，与对应的NodeManager通信，启动任务。

• NodeManager在Container中启动任务，并监控任务的运行状态。

• 任务执行过程中，ApplicationMaster会定期向ResourceManager汇报任务进度和状态。

5. 任务完成阶段：

• 任务完成后，ApplicationMaster向ResourceManager注销自己。

• NodeManager释放任务占用的Container资源。

YARN 组件协作机制：

YARN 主要由以下几个组件组成，它们协同工作以实现资源管理和任务调度：

• ResourceManager:

  • 负责整个集群的资源管理和调度。

  • 接收应用程序的提交请求，并为应用程序分配资源。

  • 监控NodeManager的状态，并处理NodeManager的故障。

• NodeManager:

  • 负责单个节点的资源管理和任务执行。

  • 接收ResourceManager的指令，启动Container，并监控Container的运行状态。

  • 向ResourceManager汇报节点资源使用情况和任务运行状态。

• ApplicationMaster:

  • 负责单个应用程序的管理和任务调度。

  • 向ResourceManager申请资源，并与NodeManager通信启动任务。

  • 监控任务的运行状态，并处理任务的故障。

• Container:

  • YARN 中资源分配的基本单位，可以理解为一个进程运行所需的环境。

  • 包括CPU、内存等资源。

YARN 的协作机制可以总结为以下几点：

• 集中式资源管理: ResourceManager 负责整个集群的资源管理，避免了资源竞争和浪费。

• 分布式任务调度: ApplicationMaster 和 NodeManager 协同工作，实现了任务的分布式执行。

• 灵活的资源分配: YARN 支持多种资源类型，并可以根据应用程序的需求动态分配资源。

• 可扩展性: YARN 可以轻松扩展到数千个节点，满足大规模数据处理的需求。

YARN 通过其强大的资源管理和任务调度能力，使得大数据集群能够高效地运行各种类型的应用程序，并为用户提供了灵活、可扩展的计算平台。了解 YARN 的工作原理和协作机制，对于理解和使用大数据集群至关重要。