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本系列历史文章
2021年大数据Hadoop（三十）：Hadoop3.x的介绍
2021年大数据Hadoop（二十九）：关于YARN常用参数设置
2021年大数据Hadoop（二十八）：YARN的调度器Scheduler
2021年大数据Hadoop（二十六）：YARN三大组件介绍
2021年大数据Hadoop（二十五）：YARN通俗介绍和基本架构
2021年大数据Hadoop（二十四）：MapReduce高阶训练
2021年大数据Hadoop（二十三）：MapReduce的运行机制详解
2021年大数据Hadoop（二十二）：MapReduce的自定义分组
2021年大数据Hadoop（二十一）：MapReuce的Combineer
2021年大数据Hadoop（二十）：MapReduce的排序和序列化
2021年大数据Hadoop（十九）：MapReduce分区
2021年大数据Hadoop（十八）：MapReduce程序运行模式和深入解析
2021年大数据Hadoop（十七）：MapReduce编程规范及示例编写
2021年大数据Hadoop（十六）：MapReduce计算模型介绍
2021年大数据Hadoop（十五）：Hadoop的联邦机制 Federation
2021年大数据Hadoop（十三）：HDFS意想不到的其他功能
2021年大数据Hadoop（十一）：HDFS的元数据辅助管理
2021年大数据Hadoop（八）：HDFS的Shell命令行使用
2021年大数据Hadoop（七）：HDFS分布式文件系统简介
2021年大数据Hadoop（六）：全网最详细的Hadoop集群搭建
2021年大数据Hadoop（二）：Hadoop发展简史和特性优点
前言
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Yarn运行流程
- client向RM提交应用程序，其中包括启动该应用的ApplicationMaster的必须信息，例如ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。
- ResourceManager启动一个container用于运行ApplicationMaster。
- 启动中的ApplicationMaster向ResourceManager注册自己，启动成功后与RM保持心跳。
- ApplicationMaster向ResourceManager发送请求，申请相应数目的container。
- ResourceManager返回ApplicationMaster的申请的containers信息。申请成功的container，由ApplicationMaster进行初始化。container的启动信息初始化后，AM与对应的NodeManager通信，要求NM启动container。AM与NM保持心跳，从而对NM上运行的任务进行监控和管理。
- container运行期间，ApplicationMaster对container进行监控。container通过RPC协议向对应的AM汇报自己的进度和状态等信息。
- 应用运行期间，client直接与AM通信获取应用的状态、进度更新等信息。
- 应用运行结束后，ApplicationMaster向ResourceManager注销自己，并允许属于它的container被收回。
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