hadoop2中的yarn和hadoop3中的yarn区别

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和处理。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理器，负责集群中的资源分配和任务调度。在Hadoop 2和Hadoop 3中，YARN的功能有所不同。

在Hadoop 2中，YARN引入了资源管理的概念，将集群资源划分为多个容器，每个容器可以运行一个应用程序。YARN的主要组件包括资源管理器（ResourceManager）和节点管理器（NodeManager）。ResourceManager负责整个集群的资源分配和任务调度，而NodeManager负责单个节点上的资源管理和任务执行。YARN的设计使得Hadoop可以同时运行多个应用程序，并更好地适应不同类型的工作负载。

在Hadoop 3中，YARN进一步改进了资源管理和任务调度的能力。其中最重要的改进是引入了容器的动态调整功能，可以根据应用程序的需求动态调整容器的资源大小。此外，Hadoop 3还引入了GPU支持、容器级别的资源隔离和优先级调度等新特性，提升了集群的性能和灵活性。

总结一下，Hadoop 2中的YARN主要关注资源管理和任务调度，而Hadoop 3中的YARN在此基础上进一步改进了资源管理的能力，并引入了一些新特性来提升集群的性能和灵活性。

相关问题

Hadoop中的yarn

### 回答1：
Hadoop中的YARN是一个资源管理器，可以管理集群中的资源，包括内存、CPU和磁盘等。它可以管理作业的执行和资源分配，同时提供了故障转移和高可用性等功能。YARN采用了面向应用程序的资源管理器，使得不同类型的应用程序可以共享集群资源，从而提高了资源的利用率和集群的利用率。YARN是Hadoop生态系统中的一个核心组件，广泛应用于大数据处理、机器学习和人工智能等领域。

### 回答2：
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop中的集群资源管理器，旨在解决Hadoop 1.x版本中资源管理和作业调度的局限性。YARN的出现使得Hadoop能够支持更灵活的作业运行方式，提高了集群的资源利用率和作业执行效率。

YARN的核心组件包括资源管理器（ResourceManager）和节点管理器（NodeManager）。资源管理器负责管理整个集群的资源，并为所有应用程序分配适当数量的资源。节点管理器负责在各个节点上启动、监视和停止容器，容器是运行在节点上的应用程序的运行环境。

在YARN中，用户可以通过使用不同的应用程序框架（如MapReduce、Spark等）来运行任务。应用程序被分为多个任务，每个任务由一个或多个容器运行。当一个应用程序被提交时，资源管理器将为其分配合适的资源，并在节点管理器上启动容器。节点管理器负责监控容器的运行状态，并在需要时重启失败的容器。一旦一个任务完成，节点管理器将释放相关的资源。

YARN的出现使得Hadoop能够更好地与其他计算框架进行整合，例如支持在同一个集群中同时运行MapReduce和Spark作业。通过动态分配资源、弹性调度和容错机制，YARN能够更好地适应不同的作业需求和资源利用情况。此外，YARN还具有良好的可伸缩性，能够支持集群规模的快速扩展。

总之，YARN在Hadoop生态系统中起到了关键的作用，它提供了一个灵活高效的资源管理和作业调度平台，使得Hadoop能够更好地满足大数据处理的需求。

### 回答3：
Hadoop中的YARN是Yet Another Resource Negotiator（另一种资源协调器）的缩写，它是Hadoop的一个核心组件。YARN的主要目标是改善Hadoop的资源管理和任务调度。

在Hadoop早期版本中，MapReduce框架负责所有任务的管理、资源分配和任务调度。然而，随着Hadoop集群的规模和复杂度不断增加，原始的MapReduce实现已经不能满足大规模并行运算的需求。

YARN的引入解决了这些问题。YARN将Hadoop集群的资源管理和任务调度从MapReduce框架中分离出来。它引入了一个全新的资源管理器（ResourceManager）和应用程序管理器（ApplicationMaster）。

ResourceManager负责整个集群的资源管理，它通过分配和监控集群中的资源，在集群各节点之间合理分配计算、存储和网络资源。ResourceManager可以通过配置，为不同的应用程序分配不同的计算资源，确保集群的资源利用率达到最优。

ApplicationMaster则是每个应用程序（如MapReduce、Spark等）的管理者，它与ResourceManager通信，并协调任务的执行。每个应用程序实例在启动时都会与ResourceManager注册一个ApplicationMaster，并负责分配和管理任务。

通过引入YARN，Hadoop架构变得更加灵活和可扩展。除了MapReduce，现在可以使用其他计算框架，如Spark和Flink，利用YARN完成任务调度。这为开发人员提供了更多选择，并提高了Hadoop集群的利用率。

总的来说，YARN在Hadoop中起到了关键的作用，通过分离资源管理和任务调度，实现了更高效的资源利用和任务管理。它为Hadoop生态系统的发展提供了基础，并为用户提供了更多灵活和可扩展的选择。

举例说明Hadoop框架中Yarn的作用

在Hadoop框架中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源管理器，它负责集群中的资源分配和作业调度。以下是一个关于YARN的例子：

假设我们有一个Hadoop集群，其中包含多个节点（Node）。每个节点都有一定的计算资源（CPU、内存等）可供使用。现在有多个MapReduce作业需要在这个集群上运行。

而YARN的作用就是管理和调度这些作业的资源。它首先接收到待运行的作业，然后根据作业的需求和集群中的资源情况，进行资源的分配和调度。

具体来说，YARN的作用如下：

1. 资源管理：YARN会监控集群中每个节点的资源情况，包括可用的CPU、内存等。当一个作业提交给YARN时，它会根据作业的资源需求来进行资源分配，确保每个作业获得足够的资源来执行。

2. 作业调度：YARN根据作业的优先级和调度策略，将作业分配给适合的节点来执行。它会考虑集群中各个节点的负载情况，避免某些节点过载或资源浪费。

3. 任务监控和容错：YARN会监控每个作业的运行状态，并在发生错误或节点故障时进行容错处理。如果一个任务失败，YARN可以重新分配任务到其他可用的节点上，确保作业的正常执行。

4. 状态报告和日志管理：YARN会生成作业的状态报告和日志信息，用于监控作业的执行情况和故障排查。管理员可以通过YARN的界面或命令行工具查看和管理作业的状态和日志。

总之，YARN在Hadoop框架中起着关键的角色，负责资源管理和作业调度，确保作业能够高效地在整个集群上运行。它提供了集中式的资源管理和调度功能，使得Hadoop集群可以更好地处理大规模的数据处理任务。