Hadoop YARN-优快云博客

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本文介绍了HadoopYARN的起源、主要用途，如分布式数据处理、实时流处理等，以及其与传统MapReduce的区别，如资源管理分离、多计算模型支持和更好的扩展性。同时提及其他类似框架如Mesos和Kubernetes。

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Hadoop YARN

1. 由来

Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的一个子项目，是Hadoop 2.0引入的重要特性。在早期版本的Hadoop中，MapReduce作为数据处理的计算模型和资源管理器。然而，随着大数据应用的快速发展，原始的MapReduce模型逐渐暴露出一些限制和不足之处，例如不支持实时计算、不适合多种计算模型等。为了解决这些问题，Hadoop YARN应运而生。

2. 多种主要用法

Hadoop YARN具有多种主要用法，包括但不限于：

分布式数据处理：Hadoop YARN可以作为一个分布式数据处理平台，支持使用各种编程模型（如MapReduce、Spark等）对大规模数据进行高效处理和分析。
实时流处理：通过整合Apache Storm等实时计算框架，Hadoop YARN可以处理连续流式数据，并实时生成结果和反馈。
交互式查询：通过整合Apache Tez等交互式查询引擎，Hadoop YARN可以支持实时查询和分析大规模数据集。
机器学习和深度学习：Hadoop YARN提供了丰富的资源管理和调度功能，使得在分布式环境下进行机器学习和深度学习任务更加高效和可扩展。

3. 其他类似框架

除了Hadoop YARN，还存在其他一些类似的资源管理和调度框架，例如：

Mesos：Apache Mesos是一个通用的集群管理系统，支持多种应用程序的共享资源调度和管理。
Kubernetes：Kubernetes是一个开源的容器编排平台，提供了强大的资源管理和调度功能，适用于容器化应用的部署和运行。

4. 详细区别

Hadoop YARN与传统的MapReduce模型相比，具有以下详细区别：

资源管理与作业调度的分离：Hadoop YARN将资源管理和作业调度两个功能进行了分离，使得资源管理更加灵活和通用，可以支持多种计算模型。
多种计算模型的支持：Hadoop YARN不仅支持MapReduce计算模型，还可以集成其他计算框架，如Spark、Storm等，从而满足不同应用场景的需求。
更好的资源利用率：Hadoop YARN通过细粒度的资源分配和共享，提高了资源利用率，能够更好地满足大规模数据处理的需求。
更好的容错性：Hadoop YARN具有更好的容错性，可以自动检测和恢复节点故障，确保作业的稳定运行。
更好的扩展性：Hadoop YARN采用分布式架构，可以方便地扩展集群规模，适应不断增长的数据处理需求。