YARN与MapReduce有何不同，深入探讨两者的区别与联系

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：

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。