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用户需要编写两个组件完成该任务：客户端和ApplicationMaster，其中，客户端负责向ResourceManager提交ApplicationMaster，并查询应用程序运行状态，ApplicationMaster负责向ResourceManager申请资源（以Container形式表示），并与NodeManager通信以启动各个Container，此外，ApplicationMaster还负责监控各个任务运行状态，并在失败是为其重新申请资源。
编写YARN Appcalition详细步骤介绍
（1）客户端编写流程
客户端通常只需与ResourceManager交互，期间涉及到多个数据结构和一个RPC协议，具体如下：
客户端调用ClientRMProtocol#submitApplication(ApplicationSubmissionContext)将ApplicationMaster提交到ResourceManager上。
（ResourceManager收到请求后，会为ApplicationMaster寻找合适的节点，并在该节点上启动它）。
（2）编写ApplicationMaster
ApplicationMaster需要与ResoureManager和NodeManager交互，以申请资源和启动Container，期间涉及到多个数据结构和两个RPC协议。具体步骤如下：
ResourceManager会为ApplicationMaster返回一个AllocateResponse对象，该对象中主要信息包含在AMResponse中：
（注意：本文的分析基于Hadoop trunk上的“Revision 1452188”版本，具体可参考：http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/branches/branch-2/。）
概述
YARN是一个资源管理系统，负责集群资源的管理和分配。如果想要将一个新的应用程序运行在YARN之上，通常需要编写两个组件：客户端和ApplicationMaster。由于这两个组件编写非常复杂，尤其ApplicationMaster，需要考虑RPC调用、任务容错等细节，所以，往往由专业的开发人员编写这两个组件，并提供给上层的应用程序用户使用。如果大量应用程序可抽象成一种通用框架，那么只需实现一个客户端和一个ApplicationMaster，然后让所有应用程序重用这两个组件即可，比如MapReduce是一种通用的计算框架，YARN已经为其实现了一个直接可以使用的客户端—MRClientService和ApplicationMaster—MRAppMaster。
本文主要介绍了如何让一种新的应用程序，或者新的计算框架，运行于YARN之上。正如前面介绍的，用户需要编写两个组件完成该任务：客户端和ApplicationMaster，其中，客户端负责向ResourceManager提交ApplicationMaster，并查询应用程序运行状态，ApplicationMaster负责向ResourceManager申请资源（以Container形式表示），并与NodeManager通信以启动各个Container，此外，ApplicationMaster还负责监控各个任务运行状态，并在失败是为其重新申请资源。
YARN Appcalition涉及到的RPC协议和主要编写步骤
（1） 涉及到的RPC协议
通常而言，编写一个YARN Appcalition涉及到3个RPC协议，分别为：
1） ClientRMProtocol(Client<–>ResourceManager)
Client通过该协议将应用程序提交到ResourceManager上、查询应用程序的运行状态或者杀死应用程序等。
2） AMRMProtocol(ApplicationMaster<–>ResourceManager)
ApplicationMaster使用该协议向ResourceManager注册、申请资源以运行自己的各个任务。
3） ContainerManager(ApplicationMaster<–> NodeManager)
ApplicationMaster使用该协议要求NodeManager启动/撤销Container，或者获取各个container的运行状态。
（2）客户端编写流程
步骤1 Client通过RPC函数ClientRMProtocol#getNewApplication从ResourceManager中获取唯一的application ID
步骤2 Client通过RPC函数ClientRMProtocol#submitApplication将ApplicationMaster提交到ResourceManager上。
（3）ApplicationMaster编写流程
步骤1 ApplicationMaster通过RPC函数AMRMProtocol#registerApplicationMaster向ResourceManager注册。
步骤2 ApplicationMaster通过RPC函数AMRMProtocol#allocate向ResourceManager申请资源（以Container形式表示）。
步骤3 ApplicationMaster通过RPC函数ContainerManager#startContainer要求对应的NodeManager启动Container。
ApplicationMaster重复步骤2~3，直到所有任务运行成功。
另外，在应用程序运行过程中，用户可使用ClientRMProtocol#getApplicationReport 查询应用程序运行状态，也可以使用ClientRMProtocol#forceKillApplication将应用程序杀死。
- 编写YARN Appcalition详细步骤介绍
（1）客户端编写流程
客户端通常只需与ResourceManager交互，期间涉及到多个数据结构和一个RPC协议，具体如下：
步骤1 获取ApplicationId。客户端通过RPC协议ClientRMProtocol向ResourceManager发送应用程序提交请求GetNewApplicationRequest，ResourceManager为其返回应答GetNewApplicationResponse，该数据结构中包含多种信息，包括ApplicationId、可资源使用上限和下限等。
步骤2 提交ApplicationMaster。将启动ApplicationMaster所需的所有信息打包到数据结构ApplicationSubmissionContext中，主要包括以下几种信息：
(1) application id
(2) application 名称
(3) application优先级
(4) application 所属队列
(5) application 启动用户名
(6) ApplicationMaster对应的Container信息，包括：启动ApplicationMaster所需各种文件资源、jar包、环境变量、启动命令、运行ApplicationMaster所需的资源（主要指内存）等。
客户端调用ClientRMProtocol#submitApplication(ApplicationSubmissionContext)将ApplicationMaster提交到ResourceManager上。
（ResourceManager收到请求后，会为ApplicationMaster寻找合适的节点，并在该节点上启动它）。
客户端可通过多种方式查询应用程序的运行状态，其中一种是调用RPC函数ClientRMProtocol#getApplicationReport获取一个应用程序当前运行状况报告，该报告内容包括应用程序名称、所属用户、所在队列、ApplicationMaster所在节点、一些诊断信息、启动时间等。
YARN-Hadoop-MRv2-submit-AM
（2）编写ApplicationMaster
ApplicationMaster需要与ResoureManager和NodeManager交互，以申请资源和启动Container，期间涉及到多个数据结构和两个RPC协议。具体步骤如下：
步骤1 注册。ApplicationMaster首先需通过RPC协议AMRMProtocol向ResourceManager发送注册请求RegisterApplicationMasterRequest，该数据结构中包含ApplicationMaster所在节点的host、RPC port和TrackingUrl等信息，而ResourceManager将返回RegisterApplicationMasterResponse，该数据结构中包含多种信息，包括该应用程序的ACL列表、可资源使用上限和下限等。
YARN-Hadoop-MRv2-register-AM1
步骤2 申请资源。根据每个任务的资源需求，ApplicationMaster可向ResourceManager申请一系列用于运行任务的Container，ApplicationMaster使用ResourceRequest类描述每个Container（一个container只能运行一个任务）：
1） Hostname 期望Container所在的节点，如果是“*”，表示可以为任意节点。
2） Resource capability 运行该任务所需的资源量，当前仅支持内存资源。
3） Priority 任务优先级。一个应用程序中的任务可能有多种优先级，ResourceManager会优先为高优先级的任务分配资源。
4） numContainers 符合以上条件的container数目。
一旦为任务构造了Container后，ApplicationMaster会使用RPC函数AMRMProtocol#allocate向ResourceManager发送一个AllocateRequest对象，以请求分配这些Container，AllocateRequest中包含以下信息：
1）Requested containers 所需的Container列表
2）Released containers 有些情况下，比如有些任务在某些节点上失败过，则ApplicationMaster不想再在这些节点上运行任务，此时可要求释放这些节点上的Container。
3）Progress update information 应用程序执行进度
4）ResponseId RPC响应ID，每次调用RPC，该值会加1。
ResourceManager会为ApplicationMaster返回一个AllocateResponse对象，该对象中主要信息包含在AMResponse中：
1）reboot ApplicationMaster是否需要重新初始化.当ResourceManager端出现不一致状态时，会要求对应的ApplicationMaster重新初始化。
2）Allocated Containers 新分配的container列表。
3）Completed Containers 已运行完成的container列表，该列表中包含运行成功和未成功的Container，ApplicationMaster可能需要重新运行那些未运行成功的Container。
ApplicationMaster会不断追踪已经获取的container，且只有当需求发生变化时，才允许重新为Container申请资源。
步骤3 启动Container。当ApplicationMaster（从ResourceManager端）收到新分配的Container列表后，会使用RPC函数ContainerManager#startContainer向对应的NodeManager发送ContainerLaunchContext以启动Container，ContainerLaunchContext包含以下内容：
1）ContainerId Container id
2）Resource 该Container可使用的资源量（当前仅支持内存）
3）User Container所属用户
4）Security tokens 安全令牌，只有持有该令牌才可启动container
5）LocalResource 运行Container所需的本地资源，比如jar包、二进制文件、其他外部文件等。
6）ServiceData 应用程序可能使用其他外部服务，这些服务相关的数据通过该参数指定。
6）Environment 启动container所需的环境变量
7）command 启动container的命令
YARN-Hadoop-MRv2-AM-request-allocate-containers
ApplicationMaster会不断重复步骤2~3，直到所有任务运行成功，此时，它会调用AMRMProtocol#finishApplicationMaster，以告诉ResourceManage自己运行结束。
【注意】 整个运行过程中，ApplicationMaster需通过心跳与ResourceManager保持联系，这是因为，如果一段时间内（默认是10min），ResourceManager未收到ApplicationMaster信息，则认为它死掉了，会重新调度或者让其失败。通常而言，ApplicationMaster周期性调用RPC函数AMRMProtocol#allocate向其发送空的AllocateRequest请求即可。 - 总结
编写一个兼具高容错性和高性能的ApplicationMaster是非常不容易的，在后面几篇博文中，我将介绍YARN中提供的两个ApplicationMaster实现，一个是非常简单，通常用作示例的dsitributedshell，另一个是MapReduce计算框架对应的ApplicationMaster—MRAppMaster。 - 参考资料
http://hadoop.apache.org/docs/r2.0.0-alpha/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/WritingYarnApplications.html
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