"Hadoop YARN源码解析：MR程序提交流程与节点运行过程分析"

本文主要是对Hadoop中YARN（Yet Another Resource Negotiator）源码的解析进行总结和概述。 YARN是Hadoop中用于资源管理和作业调度的框架，它负责管理和分配集群中的资源，并将作业调度到可用的计算资源上。在一次完整的作业提交过程中，涉及到多个组件和步骤，下面将对这些步骤进行概述。 作业提交首先是将作业程序提交到客户端所在的节点，然后由YarnRunner运行。接下来的步骤如下： 1. 创建一个Application，将其提交给ResourceManager（RM）。这个Application表示一个作业，由ResourceManager进行管理和调度。 2. 提交作业所需的资源给ResourceManager，包括计算资源和存储资源等。 3. 资源提交完毕后，申请运行MapReduce Application Master（MRAppMaster），该MRAppMaster将负责管理和调度作业的执行。 4. MRAppMaster将用户的请求初始化为一个Task，并开始领取Task任务。对于NodeManager来说，它需要进行两个操作：创建容器（Container）和将作业资源下载到本地。 5. MRAppMaster申请运行MapTask容器，由NodeManager创建容器并启动相应的程序脚本。 6. NodeManager向ResourceManager申请运行ReduceTask任务，并执行相应的NodeManager的ReduceTask任务。 7. ReduceTask从MapTask获取相应分区的输出数据。 8. 程序运行完成后，MRAppMaster会向ResourceManager注销自己。 以上就是整个作业提交和执行的大致流程。通过对源代码的分析，可以更加深入地了解其中的细节和实现原理。 需要注意的是，本文只是对YARN源码解析的概述和总结，具体的源码内容并没有提及。如果需要深入了解源码细节，建议查看相关的文档和源码。