YARN编程实例—distributedshell源码分析

知我者谓我心忧

（注意：本文的分析基于Hadoop trunk上的“Revision 1452188”版本，具体可参考：http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/branches/branch-2/。）
1.    概述

本文介绍YARN自带的一个非常简单的应用程序编程实例—distributedshell，他可以看做YARN编程中的“hello world”，它的主要功能是并行执行用户提供的shell命令或者shell脚本。本文主要介绍distributedshell 的实现方法。

Distributedshell的源代码在文件夹

src\hadoop-yarn-project\hadoop-yarn\hadoop-yarn-applications\hadoop-yarn-applications-distributedshell下。

Distributedshell 的实现完全与文章“如何编写YARN应用程序”所描述的一般YARN应用程序的编写方法完全一致。

2.    Distributedshell客户端源码分析

Distributedshell Client的入口main函数如下：

public static void main(String[] args) {

…

Client client = new Client();

boolean doRun = client.init(args);

if (!doRun) {

System.exit(0);

}

result = client.run();

…

}

DistributedShell Client中最重要的是函数为run()，该函数实现过程如下：

（1）构造RPC句柄。

利用Hadoop RPC接口创建一个可以直接与ResourceManager交互的RPC client句柄applicationsManager：

private void connectToASM() throws IOException {

YarnConfiguration yarnConf = new YarnConfiguration(conf);

InetSocketAddress rmAddress = yarnConf.getSocketAddr(

YarnConfiguration.RM_ADDRESS,

YarnConfiguration.DEFAULT_RM_ADDRESS,

YarnConfiguration.DEFAULT_RM_PORT);

LOG.info(“Connecting to ResourceManager at ” + rmAddress);

applicationsManager = ((ClientRMProtocol) rpc.getProxy(

ClientRMProtocol.class, rmAddress, conf));

}

（2）获取application id。

与ResourceManager通信，请求application id：

GetNewApplicationRequest request = Records.newRecord(GetNewApplicationRequest.class);

GetNewApplicationResponse response = applicationsManager.getNewApplication(request);

（3）构造ContainerLaunchContext。

构造一个用于运行ApplicationMaster的container，container相关信息被封装到ContainerLaunchContext对象中：

ContainerLaunchContext amContainer = Records.newRecord(ContainerLaunchContext.class);

//添加本地资源

//填充localResources

amContainer.setLocalResources(localResources);

//添加运行ApplicationMaster所需的环境变量

Map<String, String> env = new HashMap<String, String>();

//填充env

amContainer.setEnvironment(env);

//添加启动ApplicationMaster的命令

//填充commands;

amContainer.setCommands(commands);

//设置ApplicationMaster所需的资源

amContainer.setResource(capability);

（4）构造ApplicationSubmissionContext。

构造一个用于提交ApplicationMaster的ApplicationSubmissionContext：

ApplicationSubmissionContext appContext =

Records.newRecord(ApplicationSubmissionContext.class);

//设置application id，调用GetNewApplicationResponse#getApplicationId()

appContext.setApplicationId(appId);

//设置Application名称：“DistributedShell”

appContext.setApplicationName(appName);

//设置前面创建的container

appContext.setAMContainerSpec(amContainer);

//设置application的优先级，默认是0

pri.setPriority(amPriority);

//设置application的所在队列，默认是”"

appContext.setQueue(amQueue);

//设置application的所属用户，默认是”"

appContext.setUser(amUser);

（5）提交ApplicationMaster。

将ApplicationMaster提交到ResourceManager上，从而完成作业提交功能：

applicationsManager.submitApplication(appRequest);

（6） 显示应用程序运行状态。

为了让用户知道应用程序进度，Client会每隔几秒在shell终端上打印一次应用程序运行状态：

while (true) {

Thread.sleep(1000);

GetApplicationReportRequest reportRequest =

Records.newRecord(GetApplicationReportRequest.class);

reportRequest.setApplicationId(appId);

GetApplicationReportResponse reportResponse =

applicationsManager.getApplicationReport(reportRequest);

ApplicationReport report = reportResponse.getApplicationReport();

//打印report内容

…

YarnApplicationState state = report.getYarnApplicationState();

FinalApplicationStatus dsStatus = report.getFinalApplicationStatus();

if (YarnApplicationState.FINISHED == state) {

if (FinalApplicationStatus.SUCCEEDED == dsStatus) {

return true;

} else {

return false;

}

} else if (YarnApplicationState.KILLED == state

|| YarnApplicationState.FAILED == state) {

return false;

}

}

3.    Distributedshell ApplicationMaster源码分析

Distributedshell ApplicationMaster的实现方法与“如何编写YARN应用程序”所描述的步骤完全一致，它的过程如下：

步骤1 ApplicationMaster由ResourceManager分配的一个container启用，之后，它与ResourceManager通信，注册自己，以告知自己所在的节点（host：port），trackingurl（客户端可通过该url直接查询AM运行状态）等。

RegisterApplicationMasterRequest appMasterRequest =

Records.newRecord(RegisterApplicationMasterRequest.class);

appMasterRequest.setApplicationAttemptId(appAttemptID);

appMasterRequest.setHost(appMasterHostname);

appMasterRequest.setRpcPort(appMasterRpcPort);

appMasterRequest.setTrackingUrl(appMasterTrackingUrl);

return resourceManager.registerApplicationMaster(appMasterRequest);

步骤2 ApplicationMaster周期性向ResourceManager发送心跳信息，以告知ResourceManager自己仍然活着，这是通过周期性调用AMRMProtocol#allocate实现的。

步骤3 为了完成计算任务，ApplicationMaster需向ResourceManage发送一个ResourceRequest描述对资源的需求，包括container个数、期望资源所在的节点、需要的CPU和内存等，而ResourceManager则为ApplicationMaster返回一个AllocateResponse结构以告知新分配到的container列表、运行完成的container列表和当前可用的资源量等信息。

while (numCompletedContainers.get() < numTotalContainers

&& !appDone) {

Thread.sleep(1000);

List<ResourceRequest> resourceReq = new ArrayList<ResourceRequest>();

if (askCount > 0) {

ResourceRequest containerAsk = setupContainerAskForRM(askCount);

resourceReq.add(containerAsk);

}

//如果resourceReq为null，则可看做心跳信息，否则就是申请资源

AMResponse amResp =sendContainerAskToRM(resourceReq);

}

步骤4 对于每个新分配到的container，ApplicationMaster将创建一个ContainerLaunchContext对象，该对象包含container id，启动container所需环境、启动container命令，然后与对应的节点通信，以启动container。

LaunchContainerRunnable runnableLaunchContainer =

new LaunchContainerRunnable(allocatedContainer);

//每个container由一个线程启动

Thread launchThread = new Thread(runnableLaunchContainer);

launchThreads.add(launchThread);

launchThread.start();

步骤5 ApplicationMaster通过AMRMProtocol#allocate获取各个container的运行状况，一旦发现某个container失败了，则会重新向ResourceManager发送资源请求，以重新运行失败的container。

步骤6 作业运行失败后，ApplicationMaster向ResourceManager发送FinishApplicationMasterRequest请求，以告知自己运行结束。

FinishApplicationMasterRequest finishReq =

Records.newRecord(FinishApplicationMasterRequest.class);

finishReq.setAppAttemptId(appAttemptID);

boolean isSuccess = true;

if (numFailedContainers.get() == 0) {

finishReq.setFinishApplicationStatus(FinalApplicationStatus.SUCCEEDED);

}

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作者：Dong，作者介绍：http://dongxicheng.org/about/

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