Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大型数据集的计算和存储问题。其中YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的一个关键组件，负责资源调度和管理。
什么是YARN
YARN是Hadoop的第二代资源管理系统，取代了早期的MapReduce框架。YARN的核心思想是将集群资源划分为多个容器，每个容器中运行着一个应用程序实例。这样，不同的应用程序可以共享集群资源，实现资源的高效利用。
YARN的主要特点包括：
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资源调度和管理：YARN负责集群资源（如内存和CPU）的统一管理和调度，以满足不同应用程序的资源需求。
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容器化资源分配：YARN将集群资源划分为多个容器，每个容器可以运行一个应用程序实例，使得应用程序之间相互隔离，并提供了更好的容错能力。
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可伸缩性和可扩展性：YARN的设计可以支持大规模集群的扩展，可以根据需要增加或减少集群的规模。
YARN的组件
YARN由以下几个核心组件组成：
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ResourceManager（资源管理器）：负责整个集群的资源管理和调度。ResourceManager接收来自客户端的应用程序请求，并根据集群的资源情况进行调度，决定将应用程序分配给哪个NodeManager运行。
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NodeManager（节点管理器）：每个集群节点上都安装了一个NodeManager，它负责管理该节点上的资源和运行的容器。NodeManager监控该节点上的资源使用情况，并汇报给ResourceManager。
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ApplicationMaster（应用程序管理器）：每个应用程序启动时都会分配一个ApplicationMaster，它负责管理应用程序的生命周期，包括资源请求、任务调度、容器的启动和监控等。
YARN资源调度过程
YARN的资源调度过程如下：
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客户端向ResourceManager提交应用程序请求。
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ResourceManager根据集群资源情况，决定是否接受该应用程序请求以及如何分配资源给该应用程序。
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ResourceManager为应用程序分配一个ApplicationMaster，并通知对应的NodeManager启动该容器。
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ApplicationMaster运行在一个容器中，向ResourceManager请求资源，并根据资源情况进行任务调度。
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NodeManager根据ApplicationMaster的请求，为其分配一定的资源。
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ApplicationMaster分配到资源后，在相应的容器中启动任务。
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应用程序执行完成后，ApplicationMaster通知ResourceManager释放资源，然后退出。
YARN的优势
YARN相对于早期的MapReduce框架，有以下几个优势：
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灵活性和可扩展性：YARN的设计使得可以在同一集群上运行多个不同类型的应用程序，提高了集群资源的利用率。
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更高的资源利用率：YARN实现了容器化资源分配，可以更细粒度地管理和分配资源，提高了资源利用率。
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更好的容错能力：YARN的容器化设计使得应用程序相互隔离，避免了单点故障，提供了更好的容错能力。
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更好的扩展性：YARN的设计可以支持大规模集群的扩展，可以根据需要增加或减少集群的规模。
总结
YARN作为Hadoop的资源管理和调度组件，为集群提供了更好的资源利用率、可扩展性和容错能力。它的容器化设计使得不同类型的应用程序可以在同一集群上运行，并共享集群资源。通过了解和掌握YARN的核心组件和资源调度过程，可以更好地管理和优化Hadoop集群的性能。
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