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。

Hadoop ql exec mr Mapred task Hadoop yarn exceptions Yarn exception failed to submit application to yarn error assiging app to queue default

这是一个比较常见的 Hadoop YARN 的错误，通常是由于 YARN 中的资源不足或配置错误造成的。

以下是一些可能的解决方案：

1. 检查 YARN 的设置和配置是否正确。确保 YARN 的内存和 CPU 资源足够。

2. 检查 Hadoop 集群是否有足够的可用资源，例如节点和内存。

3. 检查 Hadoop 集群的日志文件，查找有关该错误的更多详细信息。

4. 确保 Hadoop 用户对所需的目录和文件具有适当的权限。

5. 尝试重新启动 Hadoop 集群，并尝试重新提交应用程序。

如果以上解决方案都无法解决该问题，请提供更多关于此错误的详细信息和环境信息，以便更好地帮助您解决问题。