深入浅出 Yarn 架构与实现

本文将深入探讨 AM 向 RM 申请并获得 Container 资源后，在 NM 节点上如何启动和清理 Container。将详细分析整个过程的源码实现。

不要跳过这部分知识，对了解 NodeManager 本地目录结构，和熟悉 Container 启动流程有帮助。

NodeManager（NM）中的状态机分为三类：Application、Container 和 LocalizedResource，它们均直接或者间接参与维护一个应用程序的生命周期。

本节开始将对 Yarn 中的 NodeManager 服务进行剖析。 NodeManager 需要在每个计算节点上运行，与 ResourceManager 和 ApplicationMaster 进行

本篇将对 Yarn 调度器中的资源抢占方式进行探究。分析当集群资源不足时，占用量资源少的队列，是如何从其他队列中抢夺资源的。我们将深入源码，一步步分析抢夺资源的具体逻辑。

本篇文章将深入介绍 Yarn 三种调度器。Yarn 本身作为资源管理和调度服务，其中的资源调度模块更是重中之重。下面将介绍 Yarn 中实现的调度器功能，以及内部执行逻辑。

资源调度器是 YARN 中最核心的组件之一，它是 ResourceManager 中的一个插拔式服务组件，负责整个集群资源的管理和分配。 Yarn 默认提供了三种可用资源调度器，分别是FIFO (Fi

本小节介绍应用程序的 ApplicationMaster 在 NodeManager 成功启动并向 ResourceManager 注册后，向 ResourceManager 请求资源（Contain

本节开始，将对 ResourceManager 中一些常见行为进行分析探究，看某些具体关键的行为，在 RM 中是如何流转的。本节将深入源码探究「启动 ApplicationMaster」的具体流程。

在 YARN 中，Application 是指应用程序，它可能启动多个运行实例，每个运行实例由 —个 ApplicationMaster 与一组该 ApplicationMaster 启动的任务组成，

本篇继续对 RM 中管理 NodeManager 的部分进行深入的讲解。主要有三个部分：检查 NM 是否存活；管理 NM 的黑白名单；响应 NM RPC 请求。

上一篇文章对 ResourceManager 整体架构和功能进行了讲述。本篇将对 RM 中管理 Application Master 的部分进行深入的讲解。 下面将会介绍 RM 与 AM 整体通信执行

前面几篇文章对 Yarn 基本架构、程序基础库、应用设计方法等进行了介绍。之后几篇将开始对 Yarn 核心组件进行剖析。 ResourceManager（RM）是 Yarn 的核心管理服务，负责集群管

一、Yarn 产生的背景 Hadoop2 之前是由 HDFS 和 MR 组成的，HDFS 负责存储，MR 负责计算。 一）MRv1 的问题 耦合度高：MR 中的 jobTracker 同时负责资源管理

本篇文章继续介绍 Yarn Application 中 ApplicationMaster 部分的编写方法。 一、Application Master 编写方法 上一节讲了 Client 提交任务给

上篇文章介绍了编写 Yarn Application 的整体框架流程，本篇文章将详细介绍其中 Client 部分的编写方式。

本篇学习 Yarn Application 编写方法，将带你更清楚的了解一个任务是如何提交到 Yarn ，在运行中的交互和任务停止的过程。通过了解整个任务的运行流程，帮你更好的理解 Yarn 运作方式

当一个服务拥有太多处理逻辑时，会导致代码结构异常的混乱，很难分辨一段逻辑是在哪个阶段发挥作用的。 这时就可以引入状态机模型，帮助代码结构变得清晰。

一个庞大的分布式系统，各个组件间是如何协调工作的？组件是如何解耦的？线程运行如何更高效，减少阻塞带来的低效问题？本节将对 Yarn 的服务库和事件库进行介绍，看看 Yarn 是如何解决这些问题的。

RPC（Remote Procedure Call） 是 Hadoop 服务通信的关键库，支撑上层分布式环境下复杂的进程间（Inter-Process Communication, IPC）通信逻辑