简述Hadoop作业提交到YARN的流程 ？
当一个Hadoop作业提交到YARN（Yet Another Resource Negotiator）时，其流程大致如下：
- 初始化：首先，用户使用Hadoop命令行或者客户端程序提交作业。作业通常是MapReduce作业，但也可以是其他类型的分布式应用。
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与ResourceManager通信：提交作业后，客户端首先与YARN的ResourceManager进行通信。ResourceManager是YARN的主要组件之一，负责管理集群资源和调度作业。
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创建ApplicationMaster：ResourceManager收到作业请求后，为该作业分配一个ApplicationMaster。ApplicationMaster是YARN中负责单个应用程序（即作业）生命周期管理的进程。
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资源请求和分配：ApplicationMaster向ResourceManager请求必要的资源（如CPU、内存等），用于执行作业的各个任务。ResourceManager根据集群的资源情况和调度策略，决定是否以及在哪里分配这些资源。
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启动Container：一旦资源被分配，ResourceManager会通知相应的NodeManager启动Container。Container是YARN中的一个执行环境，它封装了作业运行所需的资源和环境。
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执行任务：在Container中，根据作业的类型（如MapReduce），会执行相应的任务（如Map任务或Reduce任务）。这些任务处理数据并生成结果。
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监控和调度：ApplicationMaster负责监控任务的执行情况，并与ResourceManager进行通信以请求更多资源或处理任务失败的情况。
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作业完成：一旦所有任务都完成，ApplicationMaster会通知ResourceManager作业已经完成，并释放所有的资源。然后ApplicationMaster自己也会退出。
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结果收集：最后，用户可以从指定的输出位置收集作业的结果。
这个流程展示了YARN如何提供灵活的资源管理和调度，使Hadoop能够有效地处理大规模数据集。