如何理解MapReduce 2中的YARN架构及其对作业调度的影响？

MapReduce2 和 YARN

MapReduce2 是 Hadoop 的第二代 MapReduce 框架，它提供了更好的性能、可扩展性和可靠性，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理系统，负责集群资源的分配和管理，MapReduce2 运行在 YARN 之上，利用 YARN 的资源管理和调度功能来实现高效的数据处理。

MapReduce2 架构

MapReduce2 主要包括以下几个组件：

1、Client：提交作业并监控进度。

2、YARN：资源管理系统，负责资源分配和任务调度。

3、ApplicationMaster：协调作业执行，与 YARN 交互获取资源。

4、NodeManager：管理节点资源，执行容器。

5、DataNode：存储数据，为 MapReduce 提供数据读写服务。

YARN 架构

YARN 主要包括以下几个组件：

1、ResourceManager：全局资源管理器，负责资源分配和任务调度。

2、NodeManager：管理节点资源，执行容器。

3、ApplicationMaster：协调应用程序执行，与 ResourceManager 交互获取资源。

MapReduce2 作业执行流程

1、作业提交：客户端将作业提交给 YARN。

2、资源分配：ResourceManager 为作业分配资源，启动 ApplicationMaster。

3、任务分配：ApplicationMaster 根据作业配置，向 ResourceManager 申请资源，创建 Map 和 Reduce 任务。

4、任务执行：NodeManager 启动容器，执行 Map 和 Reduce 任务。

5、结果输出：Reduce 任务将结果写入 HDFS。

6、作业完成：ApplicationMaster 向客户端报告作业完成。

优势

1、更高的性能：MapReduce2 采用了更加高效的算法和数据结构，提高了处理速度。

2、更好的资源利用率：YARN 可以根据作业需求动态分配资源，提高了资源利用率。

3、更强的可扩展性：YARN 支持多种计算框架，可以在同一个集群中运行不同类型的作业。

4、更高的可靠性：MapReduce2 和 YARN 都采用了容错机制，确保作业在硬件故障时能够自动恢复。

MapReduce2 和 YARN 共同构成了 Hadoop 的第二代数据处理框架，提供了高效、可扩展、可靠的大数据处理能力，通过优化资源管理和任务调度，MapReduce2 在 YARN 的支持下实现了更高效的数据处理。