(九)MapReduce1、MapReduce2 架构设计

一、MR1的架构设计

1. Client: 客户端

2. JobTracker: 主要负责资源监控管理和作业调度。

    a.监控所有TaskTracker 与job的健康状况,一旦发现失败,就将相应的任务转移到其他节点;

    b.同时JobTracker会跟踪任务的执行进度、资源使用量等信息,并将这些信息告诉任务调度器,而调度器会在资源出现空闲时,选择合适的任务使用这些资源.

3. TaskTracker:是JobTracker与Task之前的桥梁

    a.从JobTracker接收并执行各种命令:运行任务、提交任务、 Kill任务、重新初始化任务;

    b.周期性地通过心跳机制,将节点健康情况和资源使用情况、各个任务的进度和状态等汇报给JobTracker.

4. Task Scheduler: 任务调度器

5. Map Task: 映射任务

6. Reduce Task: 归约任务

二、MR2的架构设计

Container(容器):YARN组件将一定的内存、cpu等资源抽象成一个小房间,专门用来运行任务

Applications Manager相当于校长(只有一个);Node Manager相当于老师(多个);Container相当于学生(多个)

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Node-Manager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(可通过web界面查看状态),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(也有可能是本身)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。

#当用户向YARN中提交一个应用程序后, YARN将分两个阶段运行该应用程序:

a. 第一个阶段是启动ApplicationMaster;

b. 第二个阶段是由ApplicationMaster创建应用程序,为它申请资源,并监控它的整个运行过程,直到运行完成。

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