YARN和 mapreduce区别

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的一个资源调度系统，它的主要作用是将计算资源与应用程序进行匹配，以便更高效地处理大规模数据。而MapReduce则是Hadoop中最初的计算框架，它可以将大规模数据分成多个小块并在多台机器上并行处理。

简单来说，YARN是一个资源调度系统，它负责为不同类型的应用程序分配资源，而MapReduce则是一个计算框架，它利用YARN来分配计算资源以处理数据。

同时，Hadoop中还有其他计算框架（如Spark），它们也可以在YARN上运行，因此YARN还具有支持多种计算框架的特性。

相关问题

Yarn和MapReduce之间的工作流程

Yarn和MapReduce之间的工作流程如下：

1. 客户端向Yarn ResourceManager（RM）提交一个应用程序，该应用程序包含MapReduce作业。

2. RM将应用程序提交给一个NodeManager（NM），该NM启动一个ApplicationMaster（AM）来管理该应用程序。

3. AM向RM请求资源，以便为MapReduce作业分配容器（Container）。

4. RM将可用的资源信息发送给AM。

5. AM根据任务的需求，将容器分配给Mapper或Reducer任务。

6. 每个容器拥有一定数量的资源，例如CPU、内存和磁盘空间等。

7. Mapper任务读取输入数据，并将其转换为键-值对。

8. Mapper任务将生成的键-值对写入本地磁盘，并向Reducer任务发送。

9. Reducer任务根据键对键-值对进行分组，并对每个组进行聚合操作。

10. Reducer任务将生成的输出写入HDFS。

11. 一旦MapReduce作业完成，AM将释放所有容器，并向RM发送作业的完成状态。

12. RM将作业的状态更新到作业历史记录中。

请对YARN和MapReduce1.0框架进行优劣势对比分析

好的，我会为您进行YARN和MapReduce1.0框架的优劣势对比分析。

首先，MapReduce1.0是Hadoop早期版本中的一个框架，用于处理大规模数据集的并行计算。它的主要优点是易于使用和学习，同时也具有良好的可扩展性和容错性。但是，MapReduce1.0的缺点是无法处理一些复杂的应用程序，例如迭代式算法和流处理。此外，该框架的资源管理和调度能力有限，难以满足现代大数据处理的需求。

相比之下，YARN是Hadoop的第二代资源管理框架，它将资源管理和应用程序调度分离开来，使得Hadoop集群可以支持更多类型的应用程序。YARN的主要优点是具有更好的资源管理和调度能力，能够满足更多类型的应用程序需求。此外，YARN还支持Docker等容器技术，可以更好地支持应用程序的隔离和部署。但是，YARN的缺点是相对于MapReduce1.0而言，它的学习曲线更陡峭，需要更多的学习和配置。

综上所述，MapReduce1.0框架适合处理较为简单的批处理任务，易于学习和使用，但无法满足复杂应用的需求。而YARN框架具有更好的资源管理和调度能力，支持更多类型的应用程序，但需要更多的学习和配置。