YARN源码解析(3)-作业提交2
在上一篇文章中，我们初步介绍了一个客户端是如何准备一个Job并提交给YARN．在这篇文章中，我们会简单介绍，在YARN端，是如何提交并启动这个Job的．
过程
首先，Client会发送ApplicationSubmissionContext以及ContainerLaunchContext到ResourceManager．
我们可以看到，这里并不会使用rmClient.submitApplication(request)这个方法的返回结果，而是会在后面一直通过getApplicationReport(applicationId)方法返回的ApplicationReport中的YarnApplicationState来判断Job是否提交成功．
ApplicationReport中，包含了这么一些信息:
- ApplicationId
- Application user
- Application queue
- Application name
- Host on which the ApplicationMaster is running
- RPC port of the ApplicationMaster
- Tracking URL
- YarnApplicationState of the application
- Diagnostic information in case of errors
- Start time of the application
- Client Token of the application(if security is enabled)
其中的Host on which the ApplicationMaster is running以及RPC port of the ApplicationMaster，就可以让Client知道去哪里读取MapReduce Job的状态信息．
然后，ResourceManager中的ClientRMService接收到Client发送来的数据结构，并进行一些验证．
然后，ResourceManager通知YarnScheduler进行资源的分配，为ApplicationMaster分配Container．
然后，ResourceManager给ApplicationMasterLauncher发送一个事件-AMLauncherEventType.LAUNCH．
然后，ApplicationMasterLauncher在接收到这个事件之后，会启动一个AMLauncher．
然后，这个AMLauncher通知NodeManager的ContainerManagerImpl启动一个ApplicationMaster.
ContainerManagerImpl在接收到AMLauncher的通知之后，就会检查AMLauncher发送给它的Container相关的信息是否正确．如果验证通过，就将需要的资源进行本地化，供Container执行的时候使用．
这里我们可以看到，总共有三种visibility的LocalResource:
- PUBLIC: All the LocalResources that are marked PUBLIC are accessible for containers of any user.
- PRIVATE: LocalResources that are marked PRIVATE are shared among all applications of the same user on the node.
- APPLICATION: All the resources that are marked as having the APPLICATION scope are shared only among containers of the same application on the node.
在资源本地化完成之后，就会通过ContainersLauncher进行容器的加载．
从上面的代码中，我们可以看到，ContainerLaunch会一直阻塞，直到Container执行完成，并向ApplicationMaster或者ResourceManager报告结果．
这样ApplicationMaster就启动完成了．
在ApplicationMaster内部，会根据InputSplit来决定Mapper的数量，通过ResourceRequest向ResourceManager请求资源，然后在NodeManager上进行分配．
ApplicationMaster为Mapper或者Reducer分配Container的过程，跟上面给ApplicationMaster分配Container的过程，都是一样的，这里我们不再赘述．
而ApplicationMaster中，具体的工作流程，我们会在以后的文章中进行介绍．
总结
其实过程倒是不复杂，但是由于采用状态机的机制，以及基于消息转发器的实现，而且每个组件的状态都有好多种，所以读起来可能有点琐碎，需要画好多流程图来辅助理解．
