YARN应用程序开发流程（类似于MapReduce On Yarn）本内容版权归（小象学院所有）

MapReduce On Yarn和MapReduce程序区别

MapReduce On Yarn（由专业人员开发）
1 为MapReduce作业运行在YARN上提供一个通用的运行时环境
2 需要与Yarn的各个服务交互（包括ResourceManager，NodeManager），完成较为复杂的功能（比方资源申请，跟对应的NodeManager通信启动任务）
3 由客户端和ApplicationMaster两部分组成。
备注：
通常不需要开发，因为MapRed Storm， Spark等都提供了已经写好了组件。
但是如果有新的运行框架，需要运行在yarn上，则需要自己编写配套的组件了。
对开发者要求：
1 只能用java开发
2 熟悉hadoop RPC原理及使用方法
3 熟悉分布式系统调试方法

MapReduce程序（由普通用户开发）
1 用户使用编程API（包括新旧两种）编写的应用程序
2 由Mapper，Reducer，Combiner等组件构成
3 程序提交到YARN上后，将由已经写好的ApplicationMaster服务对其进行分解和调度

如何编写一个MapReduce On Yarn呢？开发流程（如图所示）

备注：
用户需要开发的是Client和Application Master
client需要与ResourceManager和ApplicationMaster<=>交互<=>
ApplicationMaster与ResourceManager和NodeManager<=>交互<=>

这中间需要三个Hadoop RPC协议
ApplicationClientProtocol：这个是client与ResourceManager RPC通信的协议
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

ApplicationMasterProtocol：ApplicationMaster与NodeManager
ApplicationMaster使用该协议向ResourceManager注册，申请资源，获取各个任务运行情况等。

ContainerManagmentProtocol：ApplicationMaster与ResourceManager
ApplicationMaster使用该协议要求NodeManager启动/撤销Container，或者查询Container的运行状态。

假设client和AppMaster已经开发完毕：
第一步 client内部会将依赖的jar包传送到hdfs
第二步 将作业提交到ResourceManager
第三步：ResourceManager收到作业后启动你所写的ApplicationMaster，由你的main函数来执行，通信Resourcemanager申请资源，申请到资源后再跟nodemanager通信来启动task

客户端设计流程（2个步骤）
步骤1：Client通过RPC函数
      ApplicationClientProtocol#getNewApplication从ResourceManager中获取唯一的Application ID
步骤2：Client通过RPC函数
      填充一定应用程序的信息:比如ApplicationMaster需要多少资源，ApplicationMaster运行jar包是什么，启动命令是什么等等
      ApplicationClientProtocol#submitApplication【所有信息都封装在这个参数里】将ApplicationMaster提交到ResourceManager上。

ApplicationMaster的编写分两步，每一步分三个步骤：

一AM与RM交互【主要是来申请资源】
1，ApplicationMaster通过RPC函数
ApplicationMasterProtocol#registerApplicationMaster向ResourceManager注册；
【注册的时候会告诉ResourceManager自己的ip端口】
【注册完成后会返回一些信息：比如你这个Applicationmaster最多可以获取多少资源，你的token是什么，】
2，ApplicationMaster通过RPC函数
ApplicationMasterProtocol#allocate向ResourceManager申请资源（以Container形式表示）
【allocate是一个RPC函数，ApplicationMaster启动后，已经知道内部有多少个task,每个task需要多少资源，会进行汇总，通过allocate向ResourceManager申请资源】
【allocate申请资源后，会周期性的调用allocate函数，第一：心跳，告诉Resourcemanager我还活着，第二：allocate每次调用后ResourceManager都会返回一些信息给你
比方说：你新申请到一些资源。 】
【你需要不断的探测，有没有得到新的资源】
【同时如果一些task死掉了，ResourceManager也会通过allocate告诉你】
【如果你不断的申请资源，申请到资源之后呢，ApplicationMaster会与Nodemanageer通信来启动对应的task】
3，ApplicationMaster通过RPC函数
【不断的申请资源，不断的启动task，最后所有的task都运行完了】
ApplicationMasterProtocol#finishApplicationMaster告诉ResourceManager应用程序执行完毕，并退出。
【这时候Resourcemanager就会把Applicationmaster的信息从内存中抹掉】

二，AM与NM交互 [以下的第一和第二部是同时执行的]
1，ApplicationMaster将申请到的资源二次分配给内部的任务，并通过RPC函数ContainerManagementProtocol#startContainer与对应的
NodeManager通信以启动Container（【顺便告诉NodeManager,这个Container，，，，，包含任务描述，资源描述等信息）
【比方拿到了1个cpu，1G内存，这里面有10个任务，到底分配给哪个任务呢，有一定的调度策略，这个也要由你实现,比方设计成随便分配给某个任务，或者具有本地性的任务】
2，ApplicationMaster可通过RPC函数
ContainerManagementProtocol#getContainerStatus向NodeManager询问Container运行状态，一旦发现某个Container运行失败【是有Applicationmaster发现，而不是Resourcemanager发现】，ApplicationMaster
可尝试重新为对应的任务申请资源
3，一旦一个Container运行完成后，ApplicationMaster可以通过RPC函数ContainerManagementProtocol#stopContainer释放Container
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