yarn 中AM RM

在YARN（Yet Another Resource Negotiator）中，AM（Application Master）和RM（Resource Manager）是两个重要的组件。

AM（Application Master）是一个应用程序级别的管理器，负责与RM进行通信并协调应用程序的执行。每个应用程序都有一个对应的AM实例，它负责向RM请求资源、监控任务的执行情况，并在任务失败时进行重试。AM还负责与NM（Node Manager）通信，将任务分配给可用的节点进行执行。

RM（Resource Manager）是整个集群的资源管理器，负责接收来自AM的资源请求，并根据集群的资源情况进行资源分配。RM还负责监控集群中各个节点的状态，并在节点故障时进行故障恢复。RM还可以配置调度策略，以决定如何分配资源给不同的应用程序。

总结一下：
- AM是应用程序级别的管理器，负责与RM进行通信并协调应用程序的执行。
- RM是整个集群的资源管理器，负责接收来自AM的资源请求，并根据集群的资源情况进行资源分配。

相关问题

vue中yarn.lack

在Vue中，没有直接与yarn.lock文件相关的功能或概念。yarn.lock文件是由Yarn包管理器使用的，用于确保在项目中使用的依赖项的版本一致性。它会记录在安装过程中使用的每个依赖项的确切版本，以便在将来重新安装项目时能够恢复相同的依赖项版本。

虽然Vue项目通常使用包管理器（如Yarn或npm）来管理依赖项，并且可以与yarn.lock文件一起使用，但yarn.lock文件本身并不是Vue框架的一部分。它是与项目的构建和依赖项管理相关的工具之一。

当您在全新安装Vue项目并运行yarn（或yarn install）时，Yarn将读取项目的package.json文件以确定需要安装的依赖项。根据package.json中的依赖项列表，Yarn会自动安装这些依赖项及其相应的版本，并在安装过程中生成yarn.lock文件。这个文件记录了在安装过程中使用的确切版本，以便在将来重新安装项目时能够保持一致。

总结来说，Vue本身不直接涉及yarn.lock文件，但在使用Yarn作为包管理器时，该文件用于确保项目的依赖项版本一致性。

Hadoop中的yarn

### 回答1：
Hadoop中的YARN是一个资源管理器，可以管理集群中的资源，包括内存、CPU和磁盘等。它可以管理作业的执行和资源分配，同时提供了故障转移和高可用性等功能。YARN采用了面向应用程序的资源管理器，使得不同类型的应用程序可以共享集群资源，从而提高了资源的利用率和集群的利用率。YARN是Hadoop生态系统中的一个核心组件，广泛应用于大数据处理、机器学习和人工智能等领域。

### 回答2：
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop中的集群资源管理器，旨在解决Hadoop 1.x版本中资源管理和作业调度的局限性。YARN的出现使得Hadoop能够支持更灵活的作业运行方式，提高了集群的资源利用率和作业执行效率。

YARN的核心组件包括资源管理器（ResourceManager）和节点管理器（NodeManager）。资源管理器负责管理整个集群的资源，并为所有应用程序分配适当数量的资源。节点管理器负责在各个节点上启动、监视和停止容器，容器是运行在节点上的应用程序的运行环境。

在YARN中，用户可以通过使用不同的应用程序框架（如MapReduce、Spark等）来运行任务。应用程序被分为多个任务，每个任务由一个或多个容器运行。当一个应用程序被提交时，资源管理器将为其分配合适的资源，并在节点管理器上启动容器。节点管理器负责监控容器的运行状态，并在需要时重启失败的容器。一旦一个任务完成，节点管理器将释放相关的资源。

YARN的出现使得Hadoop能够更好地与其他计算框架进行整合，例如支持在同一个集群中同时运行MapReduce和Spark作业。通过动态分配资源、弹性调度和容错机制，YARN能够更好地适应不同的作业需求和资源利用情况。此外，YARN还具有良好的可伸缩性，能够支持集群规模的快速扩展。

总之，YARN在Hadoop生态系统中起到了关键的作用，它提供了一个灵活高效的资源管理和作业调度平台，使得Hadoop能够更好地满足大数据处理的需求。

### 回答3：
Hadoop中的YARN是Yet Another Resource Negotiator（另一种资源协调器）的缩写，它是Hadoop的一个核心组件。YARN的主要目标是改善Hadoop的资源管理和任务调度。

在Hadoop早期版本中，MapReduce框架负责所有任务的管理、资源分配和任务调度。然而，随着Hadoop集群的规模和复杂度不断增加，原始的MapReduce实现已经不能满足大规模并行运算的需求。

YARN的引入解决了这些问题。YARN将Hadoop集群的资源管理和任务调度从MapReduce框架中分离出来。它引入了一个全新的资源管理器（ResourceManager）和应用程序管理器（ApplicationMaster）。

ResourceManager负责整个集群的资源管理，它通过分配和监控集群中的资源，在集群各节点之间合理分配计算、存储和网络资源。ResourceManager可以通过配置，为不同的应用程序分配不同的计算资源，确保集群的资源利用率达到最优。

ApplicationMaster则是每个应用程序（如MapReduce、Spark等）的管理者，它与ResourceManager通信，并协调任务的执行。每个应用程序实例在启动时都会与ResourceManager注册一个ApplicationMaster，并负责分配和管理任务。

通过引入YARN，Hadoop架构变得更加灵活和可扩展。除了MapReduce，现在可以使用其他计算框架，如Spark和Flink，利用YARN完成任务调度。这为开发人员提供了更多选择，并提高了Hadoop集群的利用率。

总的来说，YARN在Hadoop中起到了关键的作用，通过分离资源管理和任务调度，实现了更高效的资源利用和任务管理。它为Hadoop生态系统的发展提供了基础，并为用户提供了更多灵活和可扩展的选择。