yarn作业提交过程源码

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…

Hadoop2.x Yarn作业提交（客户端）

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…

YARN作业提交流程剖析

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…

Spark（四十九）：Spark On YARN启动流程源码分析（一）

引导: 该篇章主要讲解执行spark-submit.sh提交到将任务提交给Yarn阶段代码分析. spark-submit的入口函数一般提交一个spark作业的方式采用spark-submit来提交 # Run on a Spark standalone cluster ./bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://207.184.161.138:7077 \ --execut…

MapReduce源码分析之新API作业提交（二）：连接集群

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…

Spark（五十一）：Spark On YARN（Yarn-Cluster模式）启动流程源码分析（二）

上篇<Spark(四十九):Spark On YARN启动流程源码分析(一)>我们讲到启动SparkContext初始化,ApplicationMaster启动资源中,讲解的内容明显不完整. 本章将针对yarn-cluster(--master yarn –deploy-mode cluster)模式下全面进行代码补充解读: 1)什么时候初始化SparkContext: 2)如何实现ApplicationMaster如何启动executor: 3)启动后如何通过rpc实现executor与dr…

Spark On YARN启动流程源码分析（一）

本文主要参考: a. https://www.cnblogs.com/yy3b2007com/p/10934090.html 0. 说明 a. 关于spark源码会不定期的更新与补充 b. 对于spark源码的历史博文,也会不定期修改.增加.优化 c. spark源码对应的spark版本为2.4.1 1. 引导该篇主要讲解执行spark-submit.sh脚本时将任务提交给Yarn阶段代码分析.其中spark的代码版本为2.4.1. (1) spark-submit的入口函数一般提交一个sp…

Spark作业执行流程源码解析

目录相关概念概述源码解析作业提交划分&提交调度阶段提交任务执行任务结果处理 Reference 本文梳理一下Spark作业执行的流程. Spark作业和任务调度系统是其核心,通过内部RDD的依赖DAG,使得模块之间的调用和处理变得游刃有余. 相关概念 Job(作业):通过行动操作生成的一个或多个调度阶段 Stage:根据依赖关系划分的多个任务集,称为调度阶段,也叫做TaskSet(任务集).划分Stage是由DAGScheduler进行的,任务阶段分为Shuffle Map St…

Spark作业提交至Yarn上执行的一个异常

(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…

Spark On YARN（Yarn-Cluster模式）启动流程源码分析（二）

转自:https://www.cnblogs.com/yy3b2007com/p/11087180.html 本章将针对yarn-cluster(--master yarn –deploy-mode cluster)模式下全面进行代码补充解读: 1)什么时候初始化SparkContext: 2)如何实现ApplicationMaster如何启动executor: 3)启动后如何通过rpc实现executor与driver端通信,并实现分配任务的功能. Yarn-Cluster总体流程: 1)Sp…

mapreduce job提交流程源码级分析（三）

mapreduce job提交流程源码级分析(二)(原创)这篇文章说到了jobSubmitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(), jobCopy.getCredentials())提交job,最终调用的是JobTracker.submitJob:而这篇文章JobTracker启动流程源码级分析则是分析的JobTracker的启动过程,JobTracker启动之后就会等待提交作业管理作业等. 接下来看看JobTracker.submitJo…

MapReduce之提交job源码分析 FileInputFormat源码解析

MapReduce之提交job源码分析 job 提交流程源码详解 //runner 类中提交job waitForCompletion() submit(); // 1 建立连接 connect(); // 1)创建提交 job 的代理 new Cluster(getConfiguration()); // (1)判断是本地 yarn 还是远程 initialize(jobTrackAddr, conf); // 2 提交 job submitter.submitJobInternal(Job.…

hadoop2.7之作业提交详解（上）

根据wordcount进行分析: import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapp…

MapReduce之Job提交流程源码和切片源码分析

hadoop2.7.2 MapReduce Job提交源码及切片源码分析首先从waitForCompletion函数进入 boolean result = job.waitForCompletion(true); /** * Submit the job to the cluster and wait for it to finish. * @param verbose print the progress to the user * @return true if the job succe…

Spark开发环境搭建和作业提交

Spark高可用集群搭建在所有节点上下载或上传spark文件,解压缩安装,建立软连接配置所有节点spark安装目录下的spark-evn.sh文件配置slaves 配置spark-default.conf 配置所有节点的环境变量 spark-evn.sh [root@node01 conf]# mv spark-env.sh.template spark-env.sh [root@node01 conf]# vi spark-env.sh 加入 export JAVA_HOME=/usr/…

MapReduce过程源码分析

MapReduce过程源码分析 Mapper 首先mapper完成映射,将word映射成(word,1)的形式. MapReduce进程,Map阶段也叫MapTask,在MapTask中会通过run()方法来调用我们用户重写的mapper() 方法, 分布式的运算程序往往需要分成至少两个阶段:Map阶段和Reduce阶段. 第一个阶段,即Map阶段的maptask并发实例,完全并行独立运行,互不相干,如Map将要处理的多个文件的每个文件分成3份,分别放在集群中的各个数据节点,Ma…

hadoop2 作业执行过程之作业提交

hadoop2.2.0.centos6.5 hadoop任务的提交常用的两种,一种是测试常用的IDE远程提交,另一种就是生产上用的客户端命令行提交通用的任务程序提交步骤为: 1.将程序打成jar包: 2.将jar包上传到HDFS上: 3.用命令行提交HDFS上的任务程序. 跟着提交步骤从命令行提交开始最简单的提交命令应该如: hadoop jar /home/hadoop/hadoop-2.2.0/hadoop-examples.jar wordcount inputPath outputP…

MapReduce调度与执行原理之作业提交

前言 :本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业(Job)在提交到框架后的整个生命周期过程,权作总结和日后参考,如有问题,请不吝赐教.本文不涉及Hadoop的架构设计,如有兴趣请参考相关书籍和文献.在梳理过程中,我对一些感兴趣的源码也会逐行研究学习,以期强化基础. 作者 :Jaytalent 开始日期 :2013年9月9日参考资料:[1]<Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理>董西成 [2]Hadoop 1.…

YARN作业运行机制

在传统的MapReduce中, Jobtracker同时负责作业调度(将任务调度给对应的tasktracker)和任务进度管理(监控任务, 重启失败的或者速度比较慢的任务等). YARN中将Jobtracker的责任划分给两个独立的守护进程: 资源管理器(resource manager)负责管理集群的所有资源, 应用管理器(application master)负责管理集群上任务的生命周期. 具体的做法是应用管理器向资源管理器提出资源需求, 以container为单位, 然后在这些contai…