YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的一个核心组件，用于管理和调度集群中的资源。YARN集群的工作流程是一个分布式的任务调度和资源管理过程，它包括资源请求、资源分配、任务执行和结果返回等多个环节。本文将介绍YARN集群的工作流程，并通过代码示例来说明。
YARN集群的工作流程
YARN集群的工作流程主要涉及三个角色：资源管理器（ResourceManager）、节点管理器（NodeManager）和应用程序管理器（ApplicationMaster）。资源管理器负责整个集群的资源管理和分配，节点管理器负责单个节点上的资源管理和任务执行，应用程序管理器负责管理应用程序的生命周期和任务调度。
YARN集群的工作流程如下：
- 资源请求：应用程序向资源管理器发送资源请求，包括所需的计算资源和执行环境等信息。
// 创建资源请求
ResourceRequest request = ResourceRequest.newInstance(priority, host, capability, numContainers);
// 发送资源请求
AllocateResponse allocateResponse = resourceManager.allocate(allocateRequest);
- 资源分配：资源管理器根据集群中的资源情况和调度策略，将资源分配给应用程序。
// 获取可用的资源
List<NodeReport> nodeReports = resourceManager.getNodeReports(NodeState.RUNNING);
for (NodeReport nodeReport : nodeReports) {
// 获取节点可用资源
Resource availableResource = nodeReport.getCapability();
// 检查节点是否满足资源请求
if (isResourceAvailable(availableResource, request)) {
// 分配资源
Container container = new Container();
container.setNodeId(nodeReport.getNodeId());
container.setResource(request.getCapability());
// 启动任务
startTask(container);
break;
}
}
- 任务执行：节点管理器接收到资源分配后，启动相应的任务执行。
// 启动任务
private void startTask(Container container) {
// 创建启动任务的命令
String command = createTaskCommand(container);
// 在节点管理器上启动任务
Process process = Runtime.getRuntime().exec(command);
// 监听任务执行结果
TaskListener listener = new TaskListener(process);
listener.start();
}
// 监听任务执行结果
private class TaskListener extends Thread {
private Process process;
public TaskListener(Process process) {
this.process = process;
}
public void run() {
// 监听任务执行结果
int exitCode = process.waitFor();
// 处理任务执行结果
handleTaskResult(exitCode);
}
}
- 结果返回：任务执行完成后，将结果返回给应用程序管理器。
// 处理任务执行结果
private void handleTaskResult(int exitCode) {
// 根据任务执行结果进行相应的处理
if (exitCode == 0) {
// 任务执行成功
notifyApplicationMaster(TaskStatus.SUCCESS);
} else {
// 任务执行失败
notifyApplicationMaster(TaskStatus.FAILURE);
}
}
// 通知应用程序管理器任务执行结果
private void notifyApplicationMaster(TaskStatus status) {
// 创建任务执行结果通知
TaskNotification notification = new TaskNotification(status);
// 发送任务执行结果通知
applicationMaster.notify(notification);
}
以上就是YARN集群的工作流程的简要介绍。通过资源请求、资源分配、任务执行和结果返回等环节，YARN实现了高效的资源管理和任务调度，为大规模数据处理提供了强有力的支持。
YARN集群类图
下面是YARN集群的类图示例，使用mermaid语法标识出来：
classDiagram
class ResourceManager {
+start()
+stop()
+allocate(request: ResourceRequest): AllocateResponse
}
class NodeManager {
+start()
+stop()
+registerWithResourceManager()
+unregisterWithResourceManager()
+handleContainer(container: Container)
}
class ApplicationMaster {
+start()
+stop()
+requestResources()
+notify(notification: TaskNotification)
}
ResourceManager --> NodeManager
ResourceManager --> ApplicationMaster
上述类图展示了资源管理器、节点管理器和应用程序管理器之间的关系。资源管理器负责与节点管理器和应用程序管理器交互，进行资源的分配和调
