Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的一个组件，它负责集群资源管理和任务调度，MapReduce是一种编程模型，用于处理大量数据，Yarn和MapReduce虽然在Hadoop生态系统中紧密相关，但它们在功能上有所区别，下面将详细解释这两者的不同点。
Yarn的功能与特点：
资源管理：
资源分配：Yarn负责整个集群资源的分配，包括CPU、内存、磁盘等。
细粒度控制：Yarn允许对资源使用进行更细粒度的控制，比如可以设置每个任务的内存上限。
弹性伸缩：Yarn支持动态的资源增减，能够适应不同的负载需求。
任务调度：
多租户支持：Yarn支持多用户同时提交任务，并合理地调度这些任务以优化资源利用率。
容错机制：Yarn具备高可用性设计，能在节点故障时重新调度任务。
公平调度器：默认的任务调度器，旨在公平地共享资源。
扩展性：
插件化架构：Yarn的设计允许开发者根据需要定制自己的资源类型和调度器。
多种计算框架支持：除了MapReduce外，Yarn还支持如Tez、Spark等多种计算框架。
MapReduce的功能与特点：
数据处理模型：
映射和归约：MapReduce将数据处理分为两个阶段——映射（Map）和归约（Reduce）。
并行处理：MapReduce将数据分割成小块，并行处理这些数据块以提高处理速度。
容错性：如果在处理过程中某个任务失败，MapReduce会自动重新执行该任务。
数据流：
输入分片：输入数据被分成多个分片，每个分片由一个Map任务处理。
Shuffle和Sort：Map的输出会根据键值对进行排序和分组，以便Reduce任务处理。
分区：数据可能会根据键值的范围被分区，以便负载均衡和优化网络传输。
优化与改进：
压缩和I/O优化：MapReduce支持数据压缩和读写优化来减少数据传输量和提高性能。
推测执行：为了缓解慢任务导致的延迟，MapReduce会启动备份任务来推测性地执行慢任务。
对比归纳：
| 特性 | Yarn | MapReduce |
| 主要职责 | 资源管理和任务调度 | 数据处理模型 |
| 资源分配 | 支持多种资源类型的分配 | 不直接涉及资源分配 |
| 任务调度 | 多租户环境下的任务调度 | 单个作业内部的任务调度 |
| 扩展性 | 支持多种计算框架 | 特定于数据处理领域 |
| 容错性 | 节点故障时的重调度 | 任务失败时的自动重试 |
| 适用场景 | 大规模集群资源管理 | 大数据批量处理 |
相关问题与解答：
Q1: Yarn能否独立于MapReduce运行？
A1: 是的，Yarn是一个独立的资源管理平台，它可以运行除了MapReduce之外的其他计算框架，如Spark、Tez等。
Q2: 如果我要优化一个MapReduce作业的执行效率，我应该调整Yarn配置还是MapReduce参数？
A2: 优化MapReduce作业的效率通常涉及调整MapReduce参数，如Map和Reduce任务的数量、JVM重用、中间结果的压缩等，如果涉及到资源分配和任务调度的问题，可能需要调整Yarn的配置，例如内存限制、容器数量等，两者都需要根据具体的性能瓶颈进行调整。
原创文章，作者：未希，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.com/ask/1064102.html
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