yarn提交任务命令（yarn中的任务有）



当一个MR应用提交运行到Hadoop YARN上时，包含两个部分：应用管理者AppMaster和运行应用进程Process（如MapReduce程序MapTask和ReduceTask任务），如下图所示：

当一个Spark应用提交运行在集群上时，应用架构有两部分组成：Driver Program（资源申请和调度Job执行）和Executors（运行Job中Task任务和缓存数据），都是JVM Process进程：

而Driver程序运行的位置可以通过--deploy-mode 来指定，值可以是:

1.client：表示Driver运行在提交应用的Client上(默认)

2.cluster：表示Driver运行在集群中(Standalone：Worker，YARN：NodeManager)

Spark On Yarn两种模式的任务提交流程

DeployMode为Client，表示应用Driver Program运行在提交应用Client主机上，示意图如下：

运行圆周率PI程序，采用client模式，命令如下：

http://node1:8088/cluster

DeployMode为Cluster，表示应用Driver Program运行在集群从节点某台机器上，示意图如下：

运行圆周率PI程序，采用cluster模式，命令如下：

结果查看：http://node1:8088/cluster

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Client模式和Cluster模式最最本质的区别是：Driver程序运行在哪里。

Client模式：学习测试时使用，开发不用，了解即可

  1.Driver运行在Client上,和集群的通信成本高

  2.Driver输出结果会在客户端显示

Cluster模式：生产环境中使用该模式

  1.Driver程序在YARN集群中，和集群的通信成本低

  2.Driver输出结果不能在客户端显示

  3.该模式下Driver运行ApplicattionMaster这个节点上，由Yarn管理，如果出现问题，yarn会重启ApplicattionMaster(Driver)

在YARN Client模式下，Driver在任务提交的本地机器上运行，示意图如下：

具体流程步骤如下：

1）、Driver在任务提交的本地机器上运行，Driver启动后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster；

2）、随后ResourceManager分配Container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的ApplicationMaster的功能相当于一个ExecutorLaucher，只负责向ResourceManager申请Executor内存；

3）、ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配Container，然后ApplicationMaster在资源分配指定的NodeManager上启动Executor进程；

4）、Executor进程启动后会向Driver反向注册，Executor全部注册完成后Driver开始执行main函数；

5）、之后执行到Action算子时，触发一个Job，并根据宽依赖开始划分Stage，每个Stage生成对应的TaskSet，之后将Task分发到各个Executor上执行。

在YARN Cluster模式下，Driver运行在NodeManager Contanier中，此时Driver与AppMaster合为一体，示意图如下：

 具体流程步骤如下：

1）、任务提交后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster;

2）、随后ResourceManager分配Container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的ApplicationMaster就是Driver；

3）、Driver启动后向ResourceManager申请Executor内存，ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配Container,然后在合适的NodeManager上启动Executor进程;

4）、Executor进程启动后会向Driver反向注册;

5）、Executor全部注册完成后Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，触发一个job，并根据宽依赖开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，之后将task分发到各个Executor上执行;

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