Hadoop2.x：AM与RM交互详解

"了解AM与RM在Hadoop中的交互过程以及Hadoop2.x的基本概念和起源" 在Hadoop中，Application Master (AM) 和ResourceManager (RM) 的交互是整个分布式计算框架的关键部分。当用户提交一个应用程序到YARN (Yet Another Resource Negotiator) 的ResourceManager时，RM首先会向资源调度器申请资源来启动AM。一旦资源被分配，ApplicationMasterLauncher会与相应的NodeManager通信，以在选定的节点上启动AM。这个过程中，ApplicationMasterLaucher会启动对新启动的AM的心跳监控。 AM启动后，它会向ApplicationMasterService注册，并提供其所在的主机名和端口号等信息。在运行期间，AM会定期向ApplicationMasterService发送心跳信息，这些信息包含了AM当前需要的资源描述。RM的ApplicationMasterService接收到这些心跳信息后，会通知AMLivelinessMonitor更新应用程序的最新心跳时间，以确保AM的活动状态。 当应用程序执行完毕，AM会向AMService发送注销请求，表明任务已完成。AMService收到请求后，会标记该应用程序的状态为完成，并通知AMLivelinessMonitor停止对AM的心跳监控。 现在转向Hadoop2.x的概述。Hadoop2.x是对最初Hadoop的重大升级，它引入了YARN作为资源管理层，以改善原来的MapReduce架构。Hadoop的起源可以追溯到Doug Cutting创建的全文搜索引擎Lucene，后来发展为Nutch，一个基于Google GFS和MapReduce理念的搜索引擎项目。最终，Nutch的这部分组件独立出来，形成了现在的Hadoop项目，其中包含了分布式文件系统HDFS和MapReduce计算模型。 Hadoop的设计灵感来自Google的低成本、高可用性的数据中心策略，以及Google处理海量数据和复杂计算问题的技术，如GFS（Google File System）和MapReduce。随着Hadoop的发展，它已经成为了大数据处理和分析的核心工具，广泛应用于各种场景，包括日志分析、数据挖掘、机器学习等。如今，Hadoop已经形成了一个庞大的生态系统，包括许多配套工具和服务，如HBase、Hive、Pig等，共同构成了大数据处理的基石。