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。

相关问题

简述YARN的组成及工作过程（MapReduce的工作原理） 简述MapReduce工作流程及优化思想

YARN是Hadoop的一个重要组成部分，它是一个资源管理器，负责管理集群中的资源并为应用程序提供资源。YARN由ResourceManager和NodeManager两个核心组件组成。ResourceManager负责整个集群的资源管理和调度，NodeManager负责单个节点上的资源管理和任务执行。YARN的工作过程如下：首先，客户端向ResourceManager提交应用程序，ResourceManager为该应用程序分配一个ApplicationMaster。然后，ApplicationMaster向ResourceManager请求资源，并将任务分配给NodeManager。NodeManager启动任务并向ApplicationMaster汇报任务状态。当任务完成时，ApplicationMaster向ResourceManager释放资源。

MapReduce是Hadoop的一个分布式计算框架，它的工作流程可以分为Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，Map任务将输入数据切分成若干个小数据块，并将这些小数据块分配给不同的Map任务进行处理。在Reduce阶段，Reduce任务将Map任务输出的结果进行合并和计算，最终得到最终结果。MapReduce的优化思想主要包括以下几点：1. 避免shuffle，如开启map端join；2. 减少shuffle处理数据量，如自定义combiner开启mapper端聚合，但是要注意mapper端聚合不能影响最终结果；3. 优化默认参数配置，如调整环形缓冲区大小、溢出阈值、提高maptask堆内存等。此外，还可以通过调整mapper与reducer的并行度来提高MapReduce的性能。

MapReduce yarn

MapReduce是一种用于并行处理大规模数据集的编程模型，它将计算任务分解为多个小任务并在集群中的多台计算机上并行执行。而YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个资源管理系统，它负责在集群中分配和管理计算资源。

在MapReduce中，数据处理过程分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将输入数据切分成小块，并由多个Map任务并行处理。每个Map任务会将输入数据转换为键值对（key-value pairs），然后按照指定的逻辑进行处理，生成中间结果。Reduce阶段将Map任务生成的中间结果进行合并和整理，最终得到最终的输出结果。

YARN负责管理集群中的计算资源，包括处理节点（NodeManager）和资源管理器（ResourceManager）。它根据任务的需求动态分配和调度计算资源，确保每个任务能够在合适的节点上并行执行。YARN还提供了故障恢复、资源隔离和监控等功能，以增强集群的可靠性和可扩展性。

总结起来，MapReduce是一种数据处理模型，而YARN是Hadoop生态系统中负责管理计算资源的系统。它们共同协作，使得大规模数据处理任务能够高效地在分布式集群中执行。