1.【深入浅出 Yarn 架构与实现】4-2 RM 管理 Application Master
2.yarnçå®è£
3.Spark源码解析2-YarnCluster模式启动
4.yarn源码分析(二)创建Application
5.Spark-Submit 源码剖析
6.yarn源码分析(四)AppMaster启动
【深入浅出 Yarn 架构与实现】4-2 RM 管理 Application Master
深入解析 ResourceManager 对 Application Master 的管理机制,将详述 RM 与 AM 之间的任务通信流程及其涉及的服务。 客户端提交任务至 ResourceManager 后,源码AM 的分析启动至任务完成的流程涉及多个关键环节。具体操作细节则需参照后续服务解析。交流 ApplicationMaster 的提交网页闯关游戏源码管理主要由三个核心服务支撑,共同维护应用 AM 的任务生命周期。具体包括: ApplicationMasterLauncher 概述抽象类 AbstractLivelinessMonitor 的源码功能。 AMLivelinessMonitor 深入讲解 ApplicationMasterService 的分析角色与运作。 总结本篇内容,交流着重阐述 RM 中对 AM 的提交管理机制,涵盖与 AM 交互流程及各服务的任务逻辑与 RPC 调用。其中,源码对 ApplicationMasterLauncher 组件进行了详细解析,分析并配图展示。交流其余部分,建议有兴趣的同学自行梳理。在学习时,建议对照源码进行,以便更深入理解流程。yarnçå®è£
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Spark源码解析2-YarnCluster模式启动
YARN 模式运行机制主要体现在Yarn Cluster 模式和Yarn Client 模式上。在Yarn Cluster模式下,原创文章交易源码SparkSubmit、ApplicationMaster 和 CoarseGrainedExecutorBackend 是独立的进程,而Driver 是独立的线程;Executor 和 YarnClusterApplication 是对象。在Yarn Client模式下,SparkSubmit、ApplicationMaster 和 YarnCoarseGrainedExecutorBackend 也是独立的进程,而Executor和Driver是对象。
在源码中,SparkSubmit阶段首先执行Spark提交命令,底层执行的是开启SparkSubmit进程的命令。代码中,SparkSubmit从main()开始,根据运行模式获取后续要反射调用的类名赋给元组中的ChildMainClass。如果是Yarn Cluster模式,则为YarnClusterApplication;如果是Yarn Client模式,则为主类用户自定义的类。接下来,获取ChildMainClass后,通过反射调用main方法的过程,反射获取类然后通过构造器获取一个示例并多态为SparkApplication,再调用它的私人直播网站源码start方法。随后调用YarnClusterApplication的start方法。在YarnClient中,new一个Client对象,其中包含了yarnClient = YarnClient.createYarnClient属性,这是Yarn在SparkSubmit中的客户端,yarnClient在第行初始化和开始,即连接Yarn集群或RM。之后就可以通过这个客户端与Yarn的RM进行通信和提交应用,即调用run方法。
ApplicationMaster阶段主要涉及开启一个Driver新线程、AM向RM注册、AM向RM申请资源并处理、封装ExecutorBackend启动命令以及AM向NM通信提交命令由NM启动ExecutorBackend。在ApplicationMaster进程中,首先开启Driver线程,开始运行用户自定义代码,创建Spark程序入口SparkContext,接着创建RDD,生成job,划分阶段提交Task等操作。
在申请资源之前,黑科技源码网AM主线程创建了Driver的终端引用,作为参数传入createAllocator(),因为Executor启动后需要向Driver反向注册,所以启动过程必须封装Driver的EndpointRef。AM主线程向RM申请获取可用资源Container,并处理这些资源。ExecutorBackend阶段尚未完成,后续内容待补充。
yarn源码分析(二)创建Application
深入剖析YARN源码中的Application创建机制,核心在于通过client向ResourceManager发起请求。这一过程中,Hadoop RPC协议作为桥梁,确保了客户端与ResourceManager间通信的高效与可靠。客户端通过调用接口ApplicationClientProtocol来执行操作。以`yarnClient.createApplication()`与`yarnClient.submitApplication(appContext)`为例,揭示了创建Application的主要流程。
关注点集中于两个关键步骤:初始化Application及提交Application至ResourceManager。初始化通过`createApplication()`完成,此过程在`YarnClientImpl`类中实现。此方法内部调用`getNewApplication()`以获取ApplicationID,作为后续操作的android app简单源码基础。
获取ApplicationID是创建过程的基石,而其实现细节则深藏于`RMClientService`中。在理解这一部分时,我们需关注`RMClientService`对于长期对象的服务化处理,以及在`YarnClientImpl`中对`submitApplication`调用的具体实现。
当ApplicationID获得后,便正式步入提交阶段。通过`submitApplication()`,客户端与ResourceManager间建立联系,资源分配与应用状态监控得以实现。此过程中的关键在于`rmClient.submitApplication`方法的调用,之后通过轮询`ApplicationReport`来监控提交状态,确保应用成功部署。
深入探究`submitApplication`方法的内部逻辑,我们会发现它在`RMClientService`中调用`rmAppManager.submitApplication`,接着通过事件调度器对新建的Application进行处理。这一处理阶段主要负责保存应用信息,同时引入了YARN中的状态机与事件模型概念,将在后续文章中进行详尽解析。
Spark-Submit 源码剖析
直奔主题吧:
常规Spark提交任务脚本如下:
其中几个关键的参数:
再看下cluster.conf配置参数,如下:
spark-submit提交一个job到spark集群中,大致的经历三个过程:
代码总Main入口如下:
Main支持两种模式CLI:SparkSubmit;SparkClass
首先是checkArgument做参数校验
而sparksubmit则是通过buildCommand来创建
buildCommand核心是AbstractCommandBuilder类
继续往下剥洋葱AbstractCommandBuilder如下:
定义Spark命令创建的方法一个抽象类,SparkSubmitCommandBuilder刚好是实现类如下
SparkSubmit种类可以分为以上6种。SparkSubmitCommandBuilder有两个构造方法有参数和无参数:
有参数中根据参数传入拆分三种方式,然后通过OptionParser解析Args,构造参数创建对象后核心方法是通过buildCommand,而buildCommand又是通过buildSparkSubmitCommand来生成具体提交。
buildSparkSubmitCommand会返回List的命令集合,分为两个部分去创建此List,
第一个如下加入Driver_memory参数
第二个是通过buildSparkSubmitArgs方法构建的具体参数是MASTER,DEPLOY_MODE,FILES,CLASS等等,这些就和我们上面截图中是对应上的。是通过OptionParser方式获取到。
那么到这里的话buildCommand就生成了一个完成sparksubmit参数的命令List
而生成命令之后执行的任务开启点在org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.scala
继续往下剥洋葱SparkSubmit.scala代码入口如下:
SparkSubmit,kill,request都支持,后两个方法知识支持standalone和Mesos集群方式下。dosubmit作为函数入口,其中第一步是初始化LOG,然后初始化解析参数涉及到类
SparkSubmitArguments作为参数初始化类,继承SparkSubmitArgumentsParser类
其中env是测试用的,参数解析如下,parse方法继承了SparkSubmitArgumentsParser解析函数查找 args 中设置的--选项和值并解析为 name 和 value ,如 --master yarn-client 会被解析为值为 --master 的 name 和值为 yarn-client 的 value 。
这之后调用SparkSubmitArguments#handle(MASTER, "yarn-client")进行处理。
这个函数也很简单,根据参数 opt 及 value,设置各个成员的值。接上例,parse 中调用 handle("--master", "yarn-client")后,在 handle 函数中,master 成员将被赋值为 yarn-client。
回到SparkSubmit.scala通过SparkSubmitArguments生成了args,然后调用action来匹配动作是submit,kill,request_status,print_version。
直接看submit的action,doRunMain执行入口
其中prepareSubmitEnvironment初始化环境变量该方法返回一个四元 Tuple ,分别表示子进程参数、子进程 classpath 列表、系统属性 map 、子进程 main 方法。完成了提交环境的准备工作之后,接下来就将启动子进程。
runMain则是执行入口,入参则是执行参数SparkSubmitArguments
Main执行非常的简单:几个核心步骤
先是打印一串日志(可忽略),然后是创建了loader是把依赖包jar全部导入到项目中
然后是MainClass的生成,异常处理是ClassNotFoundException和NoClassDeffoundError
再者是生成Application,根据MainClass生成APP,最后调用start执行
具体执行是SparkApplication.scala,那么继续往下剥~
仔细阅读下SparkApplication还是挺深的,所以打算另外写篇继续深入研读~
yarn源码分析(四)AppMaster启动
在容器分配完成之后,启动容器的代码主要在ContainerImpl.java中进行。通过状态机转换,container从NEW状态向其他状态转移时,会调用RequestResourceTransition对象。RequestResourceTransition负责将所需的资源进行本地化,或者避免资源本地化。若需本地化,还需过渡到LOCALIZING状态。为简化理解,此处仅关注是否进行资源本地化的情况。
为了将LAUNCH_CONTAINER事件加入事件处理队列,调用了sendLaunchEvent方法。该事件由ContainersLauncher负责处理。ContainersLauncher的handle方法中,使用一个ExecutorService(线程池)容器Launcher。ContainerLaunch实现了Callable接口,其call方法生成并执行launch_container脚本。以MapReduce框架为例,该脚本在hadoop.tmp.dir/application name/container name目录下生成,其主要作用是启动MRAppMaster进程,即MapReduce的ApplicationMaster。
YARN源码剖析:NM启动过程
NodeManager初始化和启动过程主要涉及配置文件读取,资源信息配置,以及服务启动等步骤。重点在于初始化阶段,配置文件读取完成,包括关于节点资源信息的配置。
启动NodeManager(NM)时,遵循与ResourceManager(RM)类似的逻辑,启动各个服务。关键在于nodeStatusUpdater模块。其中两个重要方法为registerWithRM()和startStatusUpdater()。这两个方法通过RPC远程调用ResourceManager中的两个接口:registerNodeManager()和nodeHeartbeat()。
NM启动过程中添加的服务列表构成其核心功能描述。例如,NodeHealthCheckerService提供节点健康检查功能,包含两个子service:NodeHealthScriptRunner(使用配置的脚本进行健康检查)和LocalDirsHandlerService(检查磁盘健康状况)。此服务包含getHealthReport()方法,用于获取健康检查结果。
NM中的关键类之一为NMContext,它作为组件间信息共享的接口。
NM与RM之间的心跳通信是整个过程中不可或缺的部分,确保了资源管理系统的实时状态监控与资源分配协调。
综上所述,NodeManager的启动过程涉及初始化配置、启动关键服务以及与ResourceManager的交互,实现资源管理和节点健康监控等功能。这一过程为YARN框架提供了稳定、高效的基础结构。