yarn是什么?1.它是一个资源调度及提供作业运行的系统环境平台 资源:cpu.mem等 作业:map task.reduce Task yarn产生背景?它是从hadoop2.x版本才引入1.hadoop1.x版本它是如何资源调度及作业运行机制原理a.JobTracker(主节点) (a):接受客户端的作业提交 (b):交给任务调度器安排任务的执行 (c):通知空闲的TaskTracker去处理 (d): 与TaskTracker保持心跳机制 b.TaskTracker(从节点) (a):执行

一.概述 在本篇博文中,试图通过代码了解hadoop job执行的整个流程.即用户提交的mapreduce的jar文件.输入提交到hadoop的集群,并在集群中运行.重点在代码的角度描述整个流程,有些细节描述的并不那么详细. 汇总的代码流程图附件: hadoop_mapreduce_jobsubmit 二.主要流程 Jobclient通过RPC方式调用到jobtracker的submitJob方法提交作业,包括作业的jar.分片和作业描述. JobTracker的submitJob方法吧job加

[Hadoop代码笔记]Hadoop作业提交之TaskTracker获取Task 一.概要描述 在上上一篇博文和上一篇博文中分别描述了jobTracker和其服务(功能)模块初始化完成后,接收JobClient提交的作业,并进行初始化.本文着重描述,JobTracker如何选择作业的Task分发到TaskTracker.本文只是描述一个TaskTracker如何从JobTracker获取Task任务.Task任务在TaskTracker如何执行将在后面博文中描述. 二. 流程描述   1. Ta

1.      概要描述仅仅描述向Hadoop提交作业的第一步,即调用Jobclient的submitJob方法,向Hadoop提交作业. 2.      详细描述Jobclient使用内置的JobSubmissionProtocol 实例jobSubmitClient 和JobTracker交互,最主要是提交作业.获取作业执行信息等. 在JobClient中作业提交的主要过程如下: 1)通过调用JobTracker的getNewJobId()向jobtracker请求一个新的作业ID2)获取j

一.概要描述 本文重点描述在JobTracker一端接收作业.调度作业等几个模块的初始化工作.想过模块的介绍会在其他文章中比较详细的描述.受理作业提交在下一篇文章中会进行描述. 为了表达的尽可能清晰一点只是摘录出影响逻辑流转的主要代码.重点强调直接的协作调用,每个内部完成的逻辑(一直可以更细的说明.有些细节可能自己也理解并不深刻:-()在后续会描述. 主要包括JobTracker.TaskScheduler(此处以FairScheduler为例).JobInProgressListener(以用

在整理FairScheduler实现的task调度逻辑时,注意到EagerTaskInitializationListener类.差不多应该是job提交相关的逻辑代码中最简单清楚的一个了. todo:标红文字表示要加前向链接,待相关文字草稿提交后. 一.概述 继承自JobInProgressListener,实现了jobAdded,jobRemoved,jobUpdated方法.哦,不能说实现,应该说继承,JobInProgressListener居然是个抽象类,看着怎么这样的listener也

一.概要描述 在上一篇博文中主要描述了JobTracker接收作业的几个服务(或功能)模块的初始化过程.本节将介绍这些服务(或功能)是如何接收到提交的job.本来作业的初始化也可以在本节内描述,但是涉及到JobInProgress的初始化过程放在一张图上太拥挤,就分开到下一篇文章中描述. 二. 流程描述   1. JobClient通过RPC的方式向JobTracker提交作业: 2. 调用JobTracker的submitJob方法.该方法是JobTracker向外提供的供调用的提交作业的接口

一.概要描述 在上一篇博文中主要描述了JobTracker和其几个服务(或功能)模块的接收到提交的job后的一些处理.其中很重要的一部分就作业的初始化.因为代码片段图的表达问题,本应该在上篇描述的内容,分开在本篇描述. 二. 流程描述   1. 代码也接上文的最后一个方法 EagerTaskInitializationListener的jobAdded方法把JobInProgress类型的job放到List<JobInProgress>类型的 jobInitQueue中,有个单独的线程会对新加

一.概要描述 在上上一篇博文和上一篇博文中分别描述了jobTracker和其服务(功能)模块初始化完成后,接收JobClient提交的作业,并进行初始化.本文着重描述,JobTracker如何选择作业的Task分发到TaskTracker.本文只是描述一个TaskTracker如何从JobTracker获取Task任务.Task任务在TaskTracker如何执行将在后面博文中描述. 二. 流程描述   1. TaskTracker在run中调用offerService()方法一直死循环的去连接

一.概要描述 在上篇博文描述了TaskTracker启动一个独立的java进程来执行Map任务.接上上篇文章,TaskRunner线程执行中,会构造一个java –D** Child address port tasked这样第一个java命令,单独启动一个java进程.在Child的main函数中通过TaskUmbilicalProtocol协议,从TaskTracker获得需要执行的Task,并调用Task的run方法来执行.在ReduceTask而Task的run方法会通过java反射机制

一.概要描述 在上篇博文描述了TaskTracker启动一个独立的java进程来执行Map或Reduce任务.在本篇和下篇博文中我们会关注启动的那个入口是org.apache.hadoop.mapred.Child的这个Java进程是如何执行用户定义的map或Reduce任务的. 接上篇文章,TaskRunner线程执行中,会构造一个java –D** Child address port tasked这样第一个java命令,单独启动一个java进程.在Child的main函数中通过TaskUm

一.概要描述 在上篇博文描述了TaskTracker从Jobtracker如何从JobTracker获取到要执行的Task.在从JobTracker获取到LaunchTaskAction后,执行addToTaskQueue方法来把要执行的Task加入到queue.在本篇博文中,我们来关注下该方法后,TaskTracker怎么来处理这些Task. 实际上,TaskTracker初始化时,会初始化并启动两个TaskLauncher类型的线程,mapLauncher,reduceLauncher.在T

接着作业提交详解(上)继续写:在上一篇(hadoop2.7之作业提交详解(上))中已经讲到了YARNRunner.submitJob() [WordCount.main() -> Job.waitForCompletion() -> Job.submit()  -> Job.connect() -> Cluster.Cluster() -> Cluster.initialize() -> YarnClientProtocolProvider.create() ->

MapReduce作业提交时连接集群是通过Job的connect()方法实现的,它实际上是构造集群Cluster实例cluster,代码如下: private synchronized void connect() throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException { // 如果cluster为null,构造Cluster实例cluster, // Cluster为连接MapReduce集群的一种工具,提供了一种获取

YARN(MapReduce2) Yet Another Resource Negotiator / YARN Application Resource Negotiator对于节点数超出4000的大型集群,MapReduce1系统开始面临着扩展性瓶颈.所以有了YARN的出现.YARN将jobtracker的职能划分为多个独立的实体,从而改善了MR1面临的扩展瓶颈问题.Jobtracker负责作业调度和任务进度监视,跟踪任务.重启失败或过慢的任务和进行任务登记,例如维护计数器总数.YARN将这两

转自:http://blog.csdn.net/lihm0_1/article/details/22186833 YARN作业提交的客户端仍然使用RunJar类,和MR1一样,可参考 http://blog.csdn.net/lihm0_1/article/details/13629375在1.x中是向JobTracker提交,而在2.x中换成了ResourceManager,客户端的代理对象也有所变动,换成了YarnRunner,但大致流程和1类似,主要的流程集中在JobSubmitter.s

配置好HDFS之后,接下来配置单节点的yarn环境 1,修改配置文件 文件 : /root/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/etc/hadoop/yarn-site-xml 插入     <property>        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>        <value>mapreduce_shuffle</value>    </property>

(1)控制台Yarn(Cluster模式)打印的异常日志: client token: N/A         diagnostics: Application application_1584359355781_0002 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1584359355781_0002_000002 exited with  exitCode: -1000 due to: File does not exist: hdfs

YARN分布式资源管理系统 组成: ResourceManager:YARN的资源管理器,主节点,通过NodeManager管理集群中所有的资源 NodeManager:YARN的节点管理器,从节点,通过container管理资源,一个dataNode对应一个NodeManager Container:包装资源,CPU/内存/IO 容器:最小的资源单位,1GB内存,一个虚拟核心 Master:协调MapReduce作业中任务的运行 Application Master和MapReduce任务运行

记录源码细节,内部有中文注释 Client 端: //最终通过ApplicationClientProtocol协议提交到RM端的ClientRMService内 package org.apache.hadoop.mapred; jobclient包内 YarnRunner public JobStatus submitJob(JobID jobId, String jobSubmitDir, Credentials ts) throws IOException, InterruptedExc