本篇学习 Yarn Application 编写方法，将带你更清楚的了解一个任务是如何提交到 Yarn ，在运行中的交互和任务停止的过程。通过了解整个任务的运行流程，帮你更好的理解 Yarn 运作方式，出现问题时能更好的定位。
一、简介
本篇将对 Yarn Application 编写流程进行介绍。将一个新的应用程序运行到 Yarn 上，主要编写两个组件 Client 和 ApplicationMaster，组件的具体实现案例将在后两篇文章中介绍。
（实际使用中，我们并不需要实现一个 Yarn Application，直接将任务提交到 MapReduce、Spark、Hive、Flink 等框架上，再由这些框架提交任务即可，这些框架也可以被视为一种特定的 Yarn Application。）
其中，Client 主要用于提交应用程序和管理应用程序，ApplicationMaster 负责实现应用程序的任务切分、调度、监控等功能。
一）Application 的提交和启动流程
二）各服务间涉及的 protocol
二、组件实现流程
一）Client 实现
- 创建并启动
YarnClient; - 通过
YarnClient创建Application; - 完善
ApplicationSubmissionContext所需内容:- 设置 application name;
- 设置 ContainerLaunchContext;（包含 app master jar）
- 设置优先级、队列等
- 提交
Application。
二）ApplicationMaster实现
- 创建并启动
AMRMClientAsync，用于与ResourceManager通信; - 创建并启动
NMClientAsync，用于与NodeManager通信; - 向
ResourceManager注册，之后会向ResourceManager发送心跳; - 向
ResourceManager申请Container。 - 在
Container中运行 task
三）Hadoop 实现案例
Hadoop 自带的 hadoop-yarn-applications-distributedshell 是个很好的学习案例，可以参考其中的 Client.java 和 ApplicationMaster.java 两个类进行学习。DistributedShell 可以执行用户指定的 Shell 命令或脚本，包含了编写一个 YARN Application 的完整内容。
三、小结
本篇带大家了解了 Yarn Application 提交和启动流程、组件间涉及的通信协议，以及编写 Application 的基本流程。实际上，在 Yarn 上运行不同的框架应用 Hive、Spark、Flink 等就是主要实现 Client 和 Application Master 两个组件。理解了本文的相关知识，再去看其他应用提交过程就会清晰很多。
接下来的两篇讲带大家学习 Client 和 Application Master 具体编写方式。
参考文章：
深入解析yarn架构设计与技术实现-yarn 应用程序设计方法
Hadoop YARN原理 - 编写YARN Application
Hadoop DOC: Writing YARN Applications
github app-on-yarn-demo
《Hadoop 技术内幕 - 深入解析 Yarn 结构设计与实现原理》第四章