YARN和 mapreduce区别
时间: 2024-06-17 16:03:52 浏览: 21
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是一个资源管理器,它的作用是将计算机集群中的资源进行管理和调度,将任务分配给不同的计算机节点。MapReduce是一种分布式计算框架,它将大规模的数据分成小块,分配到不同的计算机节点上进行处理,最后将结果合并。Yarn和MapReduce之间的工作流程是:首先,客户端提交一个MapReduce作业给Yarn,Yarn将作业分成多个任务,并将这些任务分配给不同的计算机节点;然后,每个计算机节点上的MapReduce任务读取其分配的数据块,在本地进行计算和处理,并将结果写回到HDFS;最后,Yarn将所有MapReduce任务的结果进行合并,并将最终结果返回给客户端。
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。