MapReduce框架上的框架_YARN應用開發簡介
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是構建在MapReduce框架之上的先進資源管理系統，旨在提高分布式集群環境下的資源利用效率，隨著大數據處理需求的增加，YARN的出現解決了原MapReduce框架的一些不足，提供了更為靈活和高效的資源管理機制，本文將深入探討YARN的架構、特點及其在MapReduce程序開發中的應用，幫助開發者更好地理解和使用這一強大的工具。
1、Yarn簡介
定義與背景：Yarn是一個分布式資源管理系統，設計初衷是為了解決原MapReduce框架的不足，提高資源利用率，包括內存、IO、網絡和磁盤等資源。
與傳統MapReduce的區別：Yarn將資源管理和任務調度分離成兩個獨立的服務，這種設計使得Yarn可以支持除MapReduce外的其他計算模型，如Tez、Spark等。
2、Yarn的主要組件
ResourceManager：負責整個系統的資源管理和分配，它是全局的、單點的，能夠接收和處理所有來自應用程序的資源請求。
NodeManager：運行在每個集群節點上，負責容器的生命周期管理，監控資源的使用情況（如CPU、內存、磁盤等），并向ResourceManager匯報。
ApplicationMaster：負責協調運行在Yarn上的每個特定應用程序，與ResourceManager協商資源，與NodeManager通信啟動和停止任務和管理應用程序的生命周期。
3、Yarn的工作流程
簡化的資源請求流程：客戶端向ResourceManager申請資源，ResourceManager根據集群的資源狀況分配資源，并通過NodeManager啟動相應的應用程序。
任務調度優化：Yarn通過ApplicationMaster進行任務調度，優化了任務執行計劃，提高了資源利用率和任務執行效率。
4、Yarn的優勢
支持多計算框架：除了傳統的MapReduce, YARN還可以支持Tez、Spark等多種數據處理框架，這為大數據處理提供了更多的選擇和靈活性。
資源利用率的提升：YARN通過精細的資源管理與調度策略，有效提升了集群資源的利用率，降低了資源浪費。
5、開發部署MapReduce程序
環境配置：開發者需要配置Hadoop環境，確保Yarn服務正常運行，并配置好MapReduce的相關設置。
代碼編寫：編寫Map和Reduce函數，這部分與傳統MapReduce開發類似，但需注意資源配置的設定，以適應Yarn的資源管理機制。
程序提交與執行：通過Yarn客戶端提交任務，并根據需要調整資源分配參數，監控程序在Yarn集群中的執行狀態和性能表現。
YARN作為MapReduce框架上的資源管理系統，不僅解決了傳統MapReduce在資源利用和任務調度上的不足，還通過支持多種計算框架大大增強了Hadoop生態系統的靈活性和擴展性，對于開發人員而言，了解和掌握YARN的特性及其在MapReduce程序開發中的應用是非常有價值的，這將有助于他們更高效地開發和運行大規模數據處理任務。