杨鑫newlfe
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Hadoop学习笔记 --- YARN执行流程与工作原理

一、YARN简述

首先介绍一下YARN

在Hadoop2.0版本引进的资源管理系统，直接从MapReduce V1演化而来(由于引擎的功能缺陷)；

原因是将MapReduce1中的Job Tracker的资源管理和作业调度两个功能分开，分别由ResourceManager和Application Master进行实现；

  • ResourceManager：负责整个集群的资源管理和调度

  • ApplicationMaster：负责应用程序相关事务，比如任务调度、任务监控和容错机制等。

 

YARN的出现使得多个计算框架可以运行在同一集群之中。每一个应用程序对应一个ApplicationMaster。

目前可以支持的多种计算框架包含了MapReduce、Strom、Spark、Flink等。

 

 

二、基础架构与工作原理

Hadoop学习笔记 --- YARN执行流程与工作原理_第1张图片

 

 

YARN的架构主要由五部分组成：

  • ResourceManager (RM)

  • NodeManager (NM)

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