【AI大数据计算原理与代码实例讲解】Yarn

【AI大数据计算原理与代码实例讲解】Yarn

1.背景介绍

在大数据时代，数据的处理和分析变得至关重要。Yarn（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop生态系统中的资源管理框架，极大地提升了大数据处理的效率和灵活性。Yarn的出现解决了传统MapReduce框架中资源管理和调度的瓶颈，使得Hadoop可以支持多种数据处理模型和应用程序。

Yarn的核心思想是将资源管理和任务调度分离开来，通过一个全局的资源管理器（ResourceManager）和每个节点的节点管理器（NodeManager）来实现资源的高效利用和任务的灵活调度。本文将深入探讨Yarn的核心概念、算法原理、数学模型、实际应用场景，并通过代码实例详细解释其工作机制。

2.核心概念与联系

2.1 Yarn架构概述

Yarn的架构主要由以下几个核心组件组成：

• ResourceManager：全局资源管理器，负责集群资源的管理和分配。
• NodeManager：节点管理器，负责单个节点上的资源管理和任务执行。
• ApplicationMaster：应用程序主控，负责应用程序的生命周期管理和任务调度。
• Container：资源容器，封装了计算资源（CPU、内存等）和任务执行环境。

2.2 Yarn的工作流程

Yarn的工作流程可以