yarn mapreduce关系_Yarn与其他组件的关系

Yarn与其他组件的关系

Yarn与MapReduce的关系

1、基本介绍

MapReduce：MapReduce是一种分布式计算模型，主要用于大规模数据集的并行计算，它将计算任务分为两个阶段：Map和Reduce，在Map阶段，数据被分割成小块并在不同节点上并行处理；在Reduce阶段，这些处理结果被汇总和进一步处理。

YARN（Yet Another Resource Negotiator）：YARN是Hadoop的资源管理系统，负责集群资源的分配和管理，它使得多种计算框架可以在同一集群上运行，从而更高效地利用资源。

2、架构关系

资源管理：YARN通过将资源管理和作业调度分离，提高了系统的灵活性和可扩展性，YARN负责集群中的资源分配，而MapReduce则作为其客户端，利用这些资源执行计算任务。

作业提交与调度：MapReduce作业提交到YARN后，由YARN的资源管理器（ResourceManager）为其分配资源并启动ApplicationMaster，ApplicationMaster负责向NodeManager申请容器（Containers），并在这些容器中执行Map和Reduce任务。

3、交互方式

作业提交：MapReduce作业通过作业提交组件将元数据和配置信息提交给YARN的ResourceManager。

资源协商：ResourceManager根据集群资源使用情况和作业优先级为MapReduce作业分配适当的资源。

任务执行：一旦资源分配完成，YARN会启动相应的容器，并在其中调度和执行Map和Reduce任务。

Yarn与HDFS的关系

1、基本介绍

HDFS（Hadoop Distributed File System）：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储和管理大数据，它将数据切分成多个块，并分布存储在不同的服务器上，以实现高容错性和高吞吐量的数据访问。

2、架构关系

数据存储：HDFS负责数据的分布式存储，而YARN负责计算资源的管理和调度，MapReduce等计算框架可以利用YARN的资源管理和调度功能，对存储在HDFS中的数据进行处理。

数据本地性优化：YARN在调度任务时，会尽量将计算任务调度到数据所在的节点，以减少数据传输开销，提高数据处理效率。

3、协同工作

数据读取与写入：MapReduce任务从HDFS读取数据进行处理，并将结果写回HDFS，YARN在任务执行过程中，确保计算资源的有效利用和任务的可靠执行。

Yarn与其他计算框架的关系

1、Spark on YARN

基本介绍：Spark是一个基于内存的分布式计算框架，支持批处理、流处理和机器学习等多种计算模式，通过运行在YARN上，Spark可以共享集群资源，并与MapReduce等其他计算框架共存。

资源管理：Spark on YARN利用YARN的资源管理和调度功能，动态申请和释放资源，以实现高效的任务执行。

2、Storm on YARN

基本介绍：Storm是一个实时计算系统，用于处理高速数据流，通过在YARN上运行，Storm可以充分利用集群资源，实现实时数据处理。

任务调度：Storm on YARN利用YARN的资源调度功能，将任务分配到合适的节点上执行，确保计算的高效性和可靠性。

相关问题与解答

1、问题一：为什么YARN比第一代MapReduce的资源管理更具优势？

解答：第一代MapReduce（MRv1）的资源管理和作业调度由JobTracker实现，集两个功能于一身，容易导致资源管理的低效和单点故障，YARN将资源管理和作业调度分离，由ResourceManager和NodeManager共同管理资源，提高了系统的灵活性和可扩展性，同时减少了单点故障的风险。

2、问题二：如何在YARN上同时运行MapReduce和Spark作业？

解答：在YARN上同时运行MapReduce和Spark作业，只需将各自的应用程序提交到YARN集群即可，YARN会根据资源使用情况和作业优先级进行资源分配和调度，确保多个计算框架能够共享集群资源，可以通过设置队列和资源配额，实现资源的合理分配和作业的优先级调度。

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