2、YARN：大数据资源管理的革新者

YARN：大数据资源管理的革新者

1. 引言

在2006年初，Apache Hadoop作为一个分布式处理大型数据集的框架被引入。它由存储层Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce框架组成，用于集群上的资源利用和作业执行管理。然而，随着社交网络和电子商务网站的指数级增长，对框架的需求不仅局限于MapReduce批处理，还需要实时和交互式数据分析。Hadoop的数据存储框架能够应对不断增长的数据量，但资源管理成为了瓶颈。因此，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop的第二代资源管理框架应运而生。

2. MapReduce v1 简介

2.1 基本原理

MapReduce是一个软件框架，用于在大型商用硬件集群上以可靠、容错的方式同时处理大量数据。它是一种面向批处理的模型，大量数据存储在HDFS中，数据计算通过MapReduce阶段进行。其基本原理是移动计算数据而不是通过网络移动数据进行计算，MapReduce任务被调度在数据所在的物理节点上运行，这显著减少了网络流量，并将大部分I/O操作保持在本地磁盘或同一机架内。

2.2 高层架构

MapReduce框架的高层架构有三个主要模块：
- MapReduce API ：这是最终用户用于对要在HDFS数据上执行的MapReduce作业进行编程的API。
- MapReduce框架 ：这是MapReduce作业中各个阶段（如映射、排序/洗牌/合并聚合和归约阶段）的运行时实现。
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