yarn MapReduce hdfs

Yarn, MapReduce和HDFS是Apache Hadoop生态系统中的三个核心组件。

Yarn是Hadoop的资源管理器，负责管理集群中的计算资源和任务调度。它允许多个应用程序在同一集群上同时运行。

MapReduce是Hadoop的计算框架，用于处理大规模数据集。它提供了分布式数据处理和并行计算的能力，可以在大规模数据集上进行高效的数据处理和计算。

HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。它将数据划分成多个块，并在集群中的多个节点上进行存储和处理，从而实现了高可靠性、高吞吐量和高扩展性的数据存储。

在Hadoop集群中，Yarn负责资源管理和任务调度，MapReduce负责数据处理和计算，HDFS负责数据存储和管理。这三个组件协同工作，为Hadoop提供了高效的大规模数据处理和计算能力。

相关问题

hdfs mapreduce和yarn的关系

HDFS（Hadoop分布式文件系统）是Hadoop的核心，它负责存储和管理大数据。MapReduce是Hadoop的计算框架，它利用分布式计算的方式处理大数据。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理系统，它负责管理Hadoop集群中的计算和存储资源。

因此，HDFS和MapReduce是Hadoop的基础组件，而YARN是Hadoop的资源管理组件。HDFS存储大数据，MapReduce处理大数据，YARN负责管理Hadoop集群中的计算和存储资源，这三者组合在一起构成了Hadoop的大数据处理平台。

CDH集群的yarn、hdfs、hive、impala运维

CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）是一种开源的分布式计算框架，它包含了Hadoop、Yarn、HDFS等组件，同时还提供了Hive、Impala等工具，可以方便地进行大数据处理和分析。

在CDH集群中，Yarn、HDFS、Hive、Impala是四个核心组件，运维这些组件需要掌握以下几个方面：

1. Yarn运维

Yarn是CDH中的资源管理器，它负责管理集群中的资源，并将这些资源分配给运行在集群上的各个应用程序。Yarn的运维涉及到以下几个方面：

（1）配置管理：包括Yarn的配置文件、资源管理器的配置、容器管理器的配置等。

（2）集群监控：需要监控Yarn的运行状态、资源使用情况、队列状态等。

（3）任务调度：需要管理Yarn中的作业和任务，包括调度作业、监控任务执行、处理任务失败等。

2. HDFS运维

HDFS是CDH中的分布式文件系统，它负责存储集群中的数据，并提供高可用、高性能的数据访问服务。HDFS的运维涉及到以下几个方面：

（1）配置管理：包括HDFS的配置文件、NameNode的配置、DataNode的配置等。

（2）集群监控：需要监控HDFS的运行状态、数据存储情况、数据访问情况等。

（3）数据管理：需要管理HDFS中的数据，包括上传、下载、删除、修改等操作。

3. Hive运维

Hive是CDH中的数据仓库工具，它可以将结构化数据映射到Hadoop中的HDFS和MapReduce上进行查询和分析。Hive的运维涉及到以下几个方面：

（1）配置管理：包括Hive的配置文件、元数据存储配置、查询引擎配置等。

（2）查询优化：需要对Hive中的查询语句进行优化，以提高查询性能。

（3）数据管理：需要管理Hive中的数据，包括创建表、导入数据、备份数据等。

4. Impala运维

Impala是CDH中的实时查询工具，它可以在Hadoop中实现快速查询和分析。Impala的运维涉及到以下几个方面：

（1）配置管理：包括Impala的配置文件、元数据存储配置、查询引擎配置等。

（2）查询优化：需要对Impala中的查询语句进行优化，以提高查询性能。

（3）数据管理：需要管理Impala中的数据，包括创建表、导入数据、备份数据等。

总之，CDH集群的运维需要从多个方面进行管理和监控，只有全面掌握各个组件的运维方法，才能保证集群的稳定性和高可用性。