hadoop中yarn的运行过程

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 2.0 中的资源管理框架。它的主要功能是为分布式计算集群中的应用程序提供资源管理和调度服务。YARN 的运行过程可以分为以下几个步骤：

1. 应用程序提交：用户将应用程序提交到 YARN 上，并指定所需的资源和执行命令。

2. 资源分配：YARN 的 ResourceManager 会根据应用程序的需求分配资源，包括 CPU、内存和网络带宽等。

3. 任务执行：一旦资源分配完成，NodeManager 会启动容器来运行应用程序的任务，任务会在容器中执行。

4. 监控和容错：ResourceManager 和 NodeManager 会监控任务的执行情况，如果发现任务失败或容器出现故障，则会重新分配资源，并在新的容器中重新启动任务。

5. 任务完成：一旦任务完成，ResourceManager 会将任务的结果返回给应用程序，并释放已使用的资源。

总的来说，YARN 的运行过程可以简单概括为：应用程序提交 -> 资源分配 -> 任务执行 -> 监控和容错 -> 任务完成。YARN 的优点是可以有效地管理分布式计算集群中的资源，并提供高效的资源调度和容错机制，从而提高应用程序的执行效率和稳定性。

相关问题

hadoop yarn执行过程

Hadoop YARN执行过程是指在Hadoop集群中，YARN作为资源管理器，负责管理集群中的资源分配和任务调度。具体来说，YARN执行过程包括以下几个步骤：

1. 客户端提交应用程序到YARN。

2. YARN将应用程序分解成多个任务（Task）。

3. YARN根据集群资源情况，为每个任务分配资源（CPU、内存等）。

4. YARN启动任务执行器（Task Executor）。

5. 任务执行器在分配的资源上启动任务。

6. 任务执行器将任务执行的结果返回给YARN。

7. YARN将任务执行的结果返回给客户端。

通过以上步骤，YARN实现了对Hadoop集群中资源的高效管理和任务的优化调度，从而提高了集群的整体性能。

Hadoop中yarn是干嘛的

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的一个核心组件，用于管理和分配集群中的资源。它允许用户在Hadoop集群上运行各种应用程序，包括MapReduce、Spark等，其中每个应用程序都可以使用独立的容器来运行。YARN可以确保资源的高效利用，并且可以自动跟踪和监控应用程序的运行状态，以便进行故障排除和性能优化。在Hadoop 2.0及以后的版本中，YARN已经成为Hadoop的核心，取代了早期版本中的JobTracker和TaskTracker。