yarn架框体系包括

Yarn是一个流行的JavaScript包管理器，它是Node.js生态系统中用于管理和依赖关系的工具。Yarn框架体系主要包括以下几个关键组件：

1. Yarn安装器 (yarn install)：用于下载和安装项目依赖，支持离线模式和并行下载，提高了安装速度。

2. Yarn.lock文件：类似于npm-shrinkwrap.json，记录了项目的精确依赖版本，确保在不同开发环境中安装的依赖一致性。

3. yarn workspace（项目工作区）：Yarn允许你在单个项目中管理多个独立的依赖树，每个子目录都可以有自己的包文件和锁定文件，方便大型项目管理。

4. Yarn Plugn：允许用户扩展Yarn的功能，通过插件系统添加额外的命令或改变其行为。

5. PnP（Project Native Packages）：Yarn的包工作原理之一，它将项目内部的自定义模块视为“原生”包，减少外部依赖的查找时间。

6. Workspaces with Monorepo：Yarn支持monorepo（单一源码管理），即在一个代码仓库中管理多个项目，方便代码复用和团队协作。

7. Yarn Bundle：Yarn Bundle允许开发者创建可执行文件，将项目打包成一个单一的文件，便于部署和分发。

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标题 YARN框架对比MapReduce1.0的改进

YARN框架对比MapReduce1.0的改进

随着大数据时代的到来，大数据处理框架也在不断地发展和完善。MapReduce1.0曾经是Hadoop生态圈中最重要的组件之一，但是它存在着一些局限性。为了解决这些问题，Hadoop社区开发了YARN框架，它可以更好地支持多种应用程序，并且更加灵活和可扩展。

下面是YARN框架相对于MapReduce1.0的改进：

1. 更好的资源管理：MapReduce1.0将资源管理和作业调度紧密耦合在一起，这意味着只能运行MapReduce作业。而YARN框架采用了更加灵活的资源管理方式，可以支持多种应用程序，包括Hadoop、Spark、Storm等等。

2. 更好的作业调度：YARN框架采用了分布式作业调度器，可以更加灵活地调度作业。这使得作业的启动和停止更加快速，而且更加容易实现资源共享和作业排队。

3. 更好的容错性：MapReduce1.0的容错性有限，如果某个节点出现故障，整个作业都会失败。而YARN框架采用了更加可靠的容错机制，可以自动重启失败的任务，并且可以在多个节点之间重新分配任务，保证作业的顺利运行。

4. 更好的可扩展性：MapReduce1.0的可扩展性有限，只能通过增加更多的节点来扩展。而YARN框架采用了更加分布式的架构，可以更加容易地扩展，支持更多的节点和更大规模的数据处理。

总的来说，YARN框架相对于MapReduce1.0的改进是非常显著的。它提供了更加灵活、可扩展和可靠的资源管理、作业调度和容错机制。这使得它成为了大数据处理框架中最重要的组件之一。

简述yarn的基本框架

Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop项目中的一个资源管理系统，用于管理和调度Apache Hadoop集群中的任务执行。其基本框架主要包括以下几个关键组件：

1. **Node Manager**：每个节点上都有一个Node Manager，负责监控和管理该节点上的资源（如内存、CPU等），并接收从ResourceManager分派的任务。

2. **ResourceManager**：也称为Resource Coordinator，它是整个集群的资源总览点。ResourceManager负责协调任务分配、跟踪任务进度，以及维护集群的资源信息。

3. **Application Master (AM)**：每提交一个应用程序，都会有一个AM进程，它与ResourceManager交互以获取资源，并与Worker节点上的Task Tracker通信来调度和监控具体的任务。

4. **Container**：YARN将计算资源划分为一个个小的、隔离的容器，这些容器是可配置的，可以根据应用程序的需求动态调整大小。

5. **Scheduler**：YARN中的scheduler决定了哪个应用程序或任务何时获得资源。它可以是公平调度器（Fair Scheduler）、容量调度器（Capacity Scheduler）等，以适应不同的需求。

6. **Application Timeline Server**：用于存储应用程序的历史运行信息，提供查询和审计功能。