一个应用程序是如何在Yarn集群上执行的?

　　在大数据领域，YARN(Yet Another Resource Negotiator)是一个用于集群资源管理的开源框架，它可以用于执行和管理各种大数据应用程序，如Hadoop、Spark等。以下是一个简要的解释，说明一个应用程序如何在YARN集群上执行的过程：

　　1.提交应用程序：

　　首先，用户或应用程序开发人员需要将他们的应用程序提交给YARN集群。这通常通过使用命令行工具或API来完成。应用程序的提交包括应用程序的描述、所需资源和其他配置信息。

　　2.ResourceManager分配资源：

　　一旦应用程序被提交，YARN的ResourceManager(RM)会接收到这个请求。RM负责整个集群的资源分配和管理。它会检查可用资源，并尝试为应用程序分配所需的资源，包括CPU、内存和其他资源。资源分配是根据集群上的资源配置和策略来进行的。

　　3.ApplicationMaster启动：

　　一旦资源分配完成，YARN会为应用程序启动一个称为ApplicationMaster(AM)的组件。AM是一个用于管理应用程序执行的进程，它负责在集群上启动任务、监视任务的状态、处理失败等。每个应用程序都有一个独立的AM实例。

　　4.任务执行：

　　AM负责启动应用程序的任务，这些任务可能是MapReduce任务、Spark任务、Tez任务等，具体取决于应用程序类型。任务会在集群的各个节点上执行，利用已分配给应用程序的资源。

　　5.监控和容错：

　　AM会持续监视应用程序的执行情况。如果某个任务失败或超时，AM会尝试重新启动或重新分配任务，以确保应用程序的正常执行。此外，YARN还提供了日志和监控工具，帮助用户跟踪应用程序的状态和性能。

　　6.完成和清理：

　　一旦应用程序的所有任务都成功完成，AM会向ResourceManager发送完成通知。此时，ResourceManager可以释放为该应用程序保留的资源，并将这些资源重新分配给其他应用程序。应用程序的输出数据通常存储在HDFS(Hadoop分布式文件系统)或其他分布式存储中，供后续分析和处理使用。

　　总的来说，YARN允许多个不同类型的大数据应用程序在同一个集群上共享资源，并提供了资源管理、任务调度和容错机制，以确保这些应用程序能够高效地执行。每个应用程序都有自己的ApplicationMaster来管理其执行过程，并与ResourceManager协同工作，以实现资源分配和管理。这种灵活性和资源利用率使得YARN成为大数据生态系统中的关键组件之一。