《Hadoop權威指南：大數據的存儲與分析》—4.1.2 應用生命期

4.1.2? 應用生命期

YARN應用的生命期差異性很大:有幾秒的短期應用，也有連續運行幾天甚至幾個月的長期應用。與其關注應用運行多長時間，不如按照應用到用戶運行的作業之間的映射關系對應用進行分類更有意義。最簡單的模型是一個用戶作業對應一個應用，這也是MapReduce采取的方式。

第二種模型是，作業的每個工作流或每個用戶對話(可能并無關聯性)對應一個應用。這種方法要比第一種情況效率更高，因為容器可以在作業之間重用，并且有可能緩存作業之間的中間數據。Spark采取的是這種模型。

第三種模型是，多個用戶共享一個長期運行的應用。這種應用通常是作為一種協調者的角色在運行。例如，Apache Slider(網址為http://slider.incubator.apache.org/)有一個長期運行的application master，主要用于啟動集群上的其他應用。Impala(詳見17.4.3節)也使用這種模型提供了一個代理應用，Impala守護進程通過該代理請求集群資源。由于避免了啟動新application master帶來的開銷，一個總是開啟(always on) 的application master意味著用戶將獲得非常低延遲的查詢響應。

大數據 Hadoop

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