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YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 2.0 引入的一个资源管理框架，用于管理和调度集群中的资源。它负责将集群的资源分配给不同的应用程序，并监控这些应用程序的执行情况。YARN 的核心思想是将资源管理和作业调度/监控功能分离，使得 Hadoop 能够支持更多的计算框架，而不仅仅是 MapReduce。
本题详细解读
YARN 的架构
YARN 的架构主要由以下几个组件组成：
ResourceManager (RM)：负责整个集群的资源管理和调度。它有两个主要组件：
- Scheduler：负责分配资源给正在运行的应用程序，但不负责监控或跟踪应用程序的状态。
- ApplicationsManager：负责接受作业提交，协调第一个容器以执行 ApplicationMaster，并在失败时重新启动 ApplicationMaster 容器。
NodeManager (NM)：运行在集群中的每个节点上，负责管理单个节点的资源。它负责启动和监控容器（Container），并向 ResourceManager 报告资源使用情况。
ApplicationMaster (AM)：每个应用程序都有一个 ApplicationMaster，负责与 ResourceManager 协商资源，并与 NodeManager 协作以执行和监控任务。
Container：是 YARN 中的资源抽象，封装了 CPU、内存等资源。每个任务都在一个容器中运行。
YARN 的工作流程
- 作业提交：客户端提交作业到 ResourceManager。
- 资源分配：ResourceManager 的 Scheduler 为作业分配资源，并启动 ApplicationMaster。
- 任务调度：ApplicationMaster 向 ResourceManager 请求资源，并与 NodeManager 协作启动任务容器。
- 任务执行：任务在容器中执行，ApplicationMaster 监控任务状态。
- 作业完成：任务完成后，ApplicationMaster 向 ResourceManager 注销，并释放资源。
YARN 的优势
- 灵活性：YARN 支持多种计算框架，如 MapReduce、Spark、Flink 等。
- 资源利用率：通过动态资源分配，YARN 能够更高效地利用集群资源。
- 可扩展性：YARN 的设计使得它能够轻松扩展到数千个节点。
YARN 的应用场景
- 大数据处理：YARN 是 Hadoop 生态系统的核心组件，广泛用于大数据处理。
- 多框架支持：YARN 支持多种计算框架，适用于不同的数据处理需求。
- 资源管理：YARN 提供了强大的资源管理功能，适用于需要高效资源调度的场景。