如何编写YARN应用程序

主要编写步骤

（1） 涉及到的RPC协议

通常而言，编写一个YARN Appcalition涉及到3个RPC协议，分别为：

1） ClientRMProtocol(Client<–>ResourceManager)

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。

2） AMRMProtocol(ApplicationMaster<–>ResourceManager)

ApplicationMaster使用该协议向ResourceManager注册、申请资源以运行自己的各个任务。

3） ContainerManager(ApplicationMaster<–>NodeManager)

ApplicationMaster使用该协议要求NodeManager启动/撤销Container，或者获取各个container的运行状态。

（2）客户端编写流程

步骤1 Client通过RPC函数ClientRMProtocol#getNewApplication从ResourceManager中获取唯一的application ID

步骤2 Client通过RPC函数ClientRMProtocol#submitApplication将ApplicationMaster提交到ResourceManager上。

（3）ApplicationMaster编写流程

步骤1 ApplicationMaster通过RPC函数AMRMProtocol#registerApplicationMaster向ResourceManager注册。

步骤2 ApplicationMaster通过RPC函数AMRMProtocol#allocate向ResourceManager申请资源（以Container形式表示）。

步骤3 ApplicationMaster通过RPC函数ContainerManager#startContainer要求对应的NodeManager启动Container。

ApplicationMaster重复步骤2~3，直到所有任务运行成功。

另外，在应用程序运行过程中，用户可使用ClientRMProtocol#getApplicationReport 查询应用程序运行状态，也可以使用ClientRMProtocol#forceKillApplication将应用程序杀死。

Yarn 和 MapReduce (MR) 都是 Hadoop 的组件，其中 Yarn 是一个资源管理器，而 MR 是一个分布式计算框架。下面分别介绍它们的编程过程和关系：

Yarn 编程过程：

1. 编写 Yarn 应用程序的客户端代码，该代码通常由一个提交 Yarn 应用程序的命令和一些相关的配置参数组成。

2. 在客户端代码中，需要定义 Yarn 应用程序所需要的资源（如 CPU、内存、磁盘等）以及执行的任务数等。

3. 通过客户端代码将应用程序提交给 Yarn，由 Yarn 根据资源需求和调度策略来分配资源，并在集群中启动应用程序的各个任务。

MR 编程过程：

1. 编写 Map 函数和 Reduce 函数。

2. 将数据分割成多个块，并在多个计算节点上开启 Map 任务来处理每个块的数据。

3. Reduce 任务将 Map 产生的中间输出结果进行合并，生成最终的结果。

Yarn 和 MR 的关系：Yarn 提供了一个资源管理器和调度器，可以将多个 MR 任务分配到不同的计算节点上执行，从而实现了分布式计算的功能。由于 MR 常常需要处理大规模的数据，因此需要 Yarn 这样的分布式计算平台来提供资源调度和管理的支持。因此，两者是密不可分的关系。

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