YARN与MapReduce的区别
Apache Hadoop是一个开源框架,它允许使用简单的编程模型在大规模计算机集群上处理大量数据,Hadoop主要由两个组件组成:YARN和MapReduce,这两个组件虽然紧密相关,但它们在Hadoop生态系统中扮演着不同的角色,下面将详细讨论YARN(Yet Another Resource Negotiator)和MapReduce的主要区别。
YARN(Yet Another Resource Negotiator)
YARN是Hadoop的资源管理系统,负责集群资源管理和调度用户应用程序,它的主要功能是分配系统资源,并运行和管理这些资源上的计算任务,YARN由以下几个主要组件构成:
1、ResourceManager 管理集群资源使用情况的中央权威。
2、NodeManager 在每个节点上运行,负责容器的生命周期管理,监控它们的资源使用情况(如CPU、内存等)。
3、ApplicationMaster 负责协调特定应用程序的执行,包括资源的请求与容器的启动。
4、Container 封装了一定数量的资源,在其中运行特定的应用程序代码。
YARN的设计允许它支持除MapReduce之外的多种数据处理模型,比如Tez、Spark等。
MapReduce
MapReduce是Hadoop的一个计算框架,用于处理和生成大数据集,其核心思想是将作业分成两个阶段:Map阶段和Reduce阶段。
1、Map阶段 输入数据被分割成小块,每一块都由一个Map任务处理,每个Map任务会处理输入数据并产生一组中间键值对。
2、Reduce阶段 中间数据根据键进行排序和分组,然后每个组的数据由一个Reduce任务进行处理,以生成最终结果。
MapReduce框架主要包括以下组件:
1、JobTracker 在Hadoop 1.x版本中存在,负责协调作业执行,跟踪任务进展。
2、TaskTracker 在各个节点上运行,负责启动和监视Map和Reduce任务。
3、JobClient 提交MapReduce作业到Hadoop集群。
在Hadoop 2.x及以后的版本中,MapReduce框架已经被集成到YARN中,其中ResourceManager和NodeManager取代了JobTracker和TaskTracker的角色。
对比表格
下面是YARN和MapReduce的一个对比表格:
特性 | YARN | MapReduce |
功能 | 资源管理和作业调度 | 数据处理模型 |
组件 | ResourceManager, NodeManager, ApplicationMaster, Container | JobTracker, TaskTracker, JobClient |
可扩展性 | 支持多种计算框架 | 专为大数据批处理设计 |
适用场景 | 不限于数据处理,也可用于其他分布式应用 | 主要用于数据分析和转换 |
灵活性 | 更高,可以运行任何类型的分布式应用程序 | 较低,仅限于MapReduce作业 |
YARN和MapReduce在Hadoop生态系统中扮演着互补的角色,YARN作为通用的资源管理器,提供了一个框架来运行各种类型的分布式应用程序,而MapReduce则是其中一种特定的计算框架,专门用于处理大数据的分析和变换任务,随着Hadoop的发展,YARN已经变得更加灵活和强大,能够支持除了MapReduce外的其他框架,如Spark和Tez,这为大数据处理提供了更多的选择和可能性。
相关问题与解答
Q1: Hadoop 2.x中的MapReduce和YARN是如何协同工作的?
A1: 在Hadoop 2.x中,MapReduce已经作为一个应用程序运行在YARN之上,当用户提交一个MapReduce作业时,实际上是通过YARN来调度和管理这个作业的资源需求,MapReduce作业会被打包成一个YARN应用程序,并由YARN的ResourceManager来分配必要的资源,每个Map或Reduce任务都在YARN提供的容器内运行,并由NodeManager在集群的各个节点上管理,YARN负责底层的资源管理和任务调度,而MapReduce专注于数据的处理流程。
Q2: 如果我想要在我的Hadoop集群上运行除MapReduce之外的其他框架,我需要做什么?
A2: 如果你想要在Hadoop集群上运行其他框架,如Spark或Tez,你需要确保YARN已经正确配置和运行在你的集群上,由于YARN是一个通用的资源管理系统,它可以管理不同类型分布式应用程序的资源需求,你所需要做的就是安装和配置你想要运行的框架,并根据该框架的指导文档将其集成到YARN中,对于Spark,你需要安装Spark二进制文件,并进行相应的配置使其能够通过YARN客户端提交作业,一旦配置完成,你就可以像提交MapReduce作业一样,通过YARN客户端提交你的Spark或Tez作业到Hadoop集群。
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