Yarn在MapReduce和Spark中扮演了怎样的角色，与其他组件的关系如何？

Hadoop与YARN的关系

1、Hadoop：

Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，主要用于存储和处理海量数据，其核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）和MapReduce。

HDFS用于在大量廉价硬件上存储数据，提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集应用。

2、YARN的引入：

为了解决Hadoop 1.x版本中单点故障和性能瓶颈问题，Hadoop 2.x引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理和作业调度框架。

YARN将JobTracker的资源管理功能独立出来，形成了全局的资源管理器ResourceManager，以及每个应用程序特有的ApplicationMaster。

3、YARN的核心组件：

ResourceManager：负责整个集群的资源管理和分配。

NodeManager：在单个节点上管理资源，并执行ApplicationMaster的命令。

ApplicationMaster：负责管理单个应用程序，向ResourceManager申请资源并协调NodeManager执行任务。

MapReduce与YARN的关系

1、MapReduce：

MapReduce是Hadoop中的编程模型，用于大数据的并行计算，它将计算过程分为Map阶段和Reduce阶段，Map阶段将输入数据拆分为多个小块进行处理，Reduce阶段则汇总处理结果。

2、MapReduce 1.0与2.0的区别：

MapReduce 1.0：包含JobTracker和TaskTracker，JobTracker负责资源管理和作业控制，TaskTracker执行具体的任务。

MapReduce 2.0：运行在YARN上，不再依赖JobTracker和TaskTracker，而是由ResourceManager和ApplicationMaster管理资源和作业。

3、YARN对MapReduce的影响：

YARN提高了MapReduce的资源利用率和扩展性，使其能够更高效地处理大规模数据，YARN使得多种计算框架可以共存于同一集群内，提升了系统的灵活性。

Spark与YARN的关系

1、Spark：

Spark是一个基于内存计算的大数据并行计算框架，支持批处理、流处理和图计算等多种模式，Spark具有速度快、易用性好、通用性强等优点。

2、Spark on YARN：

Spark可以运行在YARN之上，利用YARN进行资源管理和调度，这使得Spark能够与其他计算框架共享集群资源，提高资源利用率。

在YARN上运行Spark，可以通过YARN的ResourceManager和NodeManager来分配和管理资源，同时Spark的ApplicationMaster负责具体应用的管理。

相关问题与解答

1、YARN如何提高Hadoop集群的资源利用率？

答案：YARN通过将资源管理和作业控制分离，实现了更细粒度的资源分配和调度，ResourceManager负责全局资源的分配，NodeManager在单个节点上管理资源，ApplicationMaster管理具体的应用程序，这种架构使得集群资源可以被多个应用程序共享，从而提高了资源利用率和系统的稳定性。

2、MapReduce 2.0与MapReduce 1.0的主要区别是什么？

答案：MapReduce 1.0依赖于JobTracker和TaskTracker来进行资源管理和任务执行，而MapReduce 2.0则运行在YARN之上，不再使用JobTracker和TaskTracker，在MapReduce 2.0中，ResourceManager负责资源分配，ApplicationMaster管理单个作业，这种方式提高了系统的扩展性和多框架支持能力。

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