"Hadoop平台下的YARN资源调度与MapReduce作业提交"

Hadoop平台是一个开源的大数据分布式处理框架，包含了HDFS、MapReduce和YARN等组件。其中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个资源调度器，负责对Hadoop集群中的各个作业进行资源的分配和调度。 YARN的产生背景是由于Hadoop 1.x版本中的资源调度主要由NameNode中的JobTracker来完成，但由于JobTracker同时负责作业调度和任务监控，容易造成单点故障，且资源管理的能力受限。因此，Hadoop团队设计了YARN来解决这些问题。 在YARN中，客户端向ResourceManager（RM）提交作业时，首先会经过资源的分配过程。RM负责管理集群中的资源，它会根据集群的状况为作业分配适当的资源，并与对应的NodeManager（NM）进行通信。NM负责管理一台机器上的资源，它会提供计算和存储资源给作业进行处理。 一旦作业的资源分配完成后，ApplicationMaster（AM）会在NM上启动，它是作业的管理器，负责作业的调度和监控。AM会与RM进行通信，向其报告作业的执行进度，并请求额外的资源。这样，RM能够根据作业的需求和集群的资源状况进行动态调度和资源分配。 YARN的架构使得Hadoop平台更加灵活和可扩展。首先，它将资源管理与作业调度分离开来，通过引入AM，将作业的调度和监控交给AM来完成，减轻了RM的压力。其次，YARN支持多种任务类型，不仅仅局限于MapReduce任务，可以扩展支持其他计算模型，如Spark等。这样，用户可以根据自己的需求选择适合的计算模型。此外，YARN还支持容器化技术，可以更好地管理和隔离作业的运行环境，提高了资源的利用率和集群的稳定性。 总之，YARN作为Hadoop平台的一个重要组件，通过对资源的动态调度和作业的管理，极大地提高了集群的资源利用率和作业的执行效率。它的产生解决了Hadoop 1.x版本中的单点故障和资源调度受限的问题，使得Hadoop平台更加强大和灵活，能够满足不同规模和类型的大数据处理需求。