YARN应用场景、原理与资源调度

YARN分布式系统的设计理念和架构实现YARN分布式系统是一个可扩展的资源管理工具，它是Apache Hadoop生态系统的一部分。

YARN代表“Yet Another Resource Negotiator”，它使Hadoop支持众多的数据处理引擎，从而更好地满足不同的业务需求。

本文将探讨YARN分布式系统的设计理念和架构实现。

设计理念YARN采用了一种模块化的、可扩展的架构，它支持多种工作加载程序和应用，而不仅仅是MapReduce引擎。

这种架构将资源管理和任务调度分开，从而允许更多的任务类型和数据处理引擎可以在Hadoop上运行。

在YARN中，有三个主要的组件：ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster。

ResourceManager负责统一管理集群中的令牌、调度应用程序和监视节点的健康状态。

NodeManager运行在每个节点上，负责本地任务的执行和资源使用情况的监视。

ApplicationMaster是一个针对特定应用程序的基础资源管理器。

这种设计理念使得YARN更好地适应不同的任务类型和数据处理引擎。

通过将任务的资源需求和ApplicationMaster分开处理，用户可以自定义自己的任务类型和调度策略。

这种设计理念还使得YARN可以更好地支持更高级别的资源调度策略，如资源租赁和配额管理。

架构实现YARN采用了一种面向服务的架构，通过对Hadoop生态系统进行解耦和组件化，使得用户可以自由地使用其中的某些部分，而不必将整个系统放在一起。

这种架构遵循了Apache Hadoop的“设计优秀，功能齐全”的标准，并将其作为整个分布式系统的核心。

YARN中的组件通过RPC协议进行通信。

ResourceManager使用RPC协议与NodeManager和ApplicationMaster通信，而ApplicationMaster也使用RPC协议与NodeManager通信。

yarn资源管理机制
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0中引入的集群资源管理系统。

它负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。

YARN资源管理机制的特点包括：
1.抽象资源：YARN会对集群中各类资源进行抽象，然后根据各种应
用程序或服务的要求，按照一定的调度策略将资源分配给它们使用。

2.隔离机制：资源管理采用一定的隔离机制防止应用程序或服务之
间因为抢占资源而互相干扰。

3.三种调度器：YARN自身自带了三种调度器，包括FIFO Scheduler、
Capacity Scheduler（Yahoo!）和Fair Scheduler（Facebook）。

4.统一资源管理：用户可以将各种服务框架部署在YARN上，由YARN
进行统一地管理和资源分配。

以上是YARN资源管理机制的一些重要特点，但请注意，YARN的使用和配置可能会随着版本更新和具体应用场景的变化而有所不同。

一、Hive on YARN概述Hive on YARN是一个基于Hadoop YARN框架运行的Hive查询引擎。

它将Hive作为一个YARN应用程序来运行，从而实现了在Hadoop集裙上运行Hive查询的分布式能力。

二、Hive on YARN的架构1. YARN架构Hive on YARN依赖于YARN资源管理器，通过ResourceManager 来分配集裙资源，NodeManager来启动和监控任务，从而实现了资源的统一管理和利用。

2. Hive on YARN组件Hive on YARN主要包括以下几个组件：- ResourceManager: 负责集裙资源的管理和分配。

- NodeManager: 负责在各个节点上启动和监控任务。

- ApplicationMaster: 负责向ResourceManager申请资源和处理任务的执行。

- HiveServer2: 提供Hive的服务接口，以便客户端可以连接到Hive on YARN进行查询操作。

三、Hive on YARN的运行流程1. 客户端提交查询客户端通过Hive客户端或Hue等工具提交Hive查询，HiveServer2接收到查询请求并将其传递给YARN资源管理器。

2. YARN资源分配ResourceManager接收到查询请求后，根据集裙的资源情况和查询的需求来分配资源。

它会为该查询启动一个ApplicationMaster，并分配一定的计算资源和内存资源。

3. ApplicationMaster启动ApplicationMaster由YARN启动，它负责查询任务的协调和管理。

它会向ResourceManager申请所需的资源，并启动相应的Task。

4. 任务执行在得到资源分配后，ApplicationMaster会启动相应的Task，如MapReduce任务等，来执行实际的查询操作。

这些Task由NodeManager来启动和监控。

Hadoop yarn原理Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个分布式计算框架，用于管理和调度大规模数据处理任务。

它的核心原理是将计算资源从底层的集群中抽象出来，提供一个统一的接口供应用程序进行资源管理和调度。

在Hadoop YARN中，集群资源被进行抽象为一组可用的计算容器。

每个容器都有一定的CPU、内存和其他资源。

应用程序被划分为多个任务，每个任务对应一个或多个容器。

任务由应用程序管理器(ApplicationMaster)负责维护和执行。

应用程序管理器是一个特定的框架，负责解析和执行应用程序。

它与资源管理器(ResourceManager)进行通信，申请和释放容器资源，解析任务依赖关系，并监控任务的执行情况。

应用程序管理器还可以与节点管理器(NodeManager)交互，监控容器的运行状况，并重新分配任务以实现故障恢复和负载均衡。

资源管理器是YARN的核心组件，负责集群资源的全局调度和分配。

它维护了每个节点的资源状态，并响应应用程序管理器的资源申请请求。

资源管理器根据策略决定如何分配可用资源，并且可以进行动态调整以适应集群资源的变化。

节点管理器是运行在每个节点上的代理进程，负责管理各个容器的执行。

它与资源管理器通信，报告节点的状态和可用资源，并执行资源的分配和释放。

总而言之，Hadoop YARN的原理是通过将集群资源进行抽象和管理，实现了大规模数据处理任务的资源调度和执行。

应用程序管理器负责应用程序的管理和执行，资源管理器负责集群资源的全局调度和分配，而节点管理器负责各个容器的执行和资源管理。

这种分布式计算框架能够实现高效的资源利用和任务执行，提高数据处理的性能和可伸缩性。

yarn原理
Yarn是Facebook开源的新一代分布式计算平台。

它是一个全新的分布式计算架构，可以更有效地使用集群的资源，实现更好的性能和更高的容错能力。

Yarn 的基本原理是通过将集群节点上的计算任务分成一个个独立的任务，由资源管理器（ResourceManager）控制和调度，由应用程序管理器（ApplicationMaster）来管理应用程序的执行。

资源管理器负责调度节点上的任务，应用程序管理器负责调度应用程序的任务。

Yarn 将集群中的节点分为两类：资源管理器节点和应用节点，资源管理器节点用于管理集群的资源，应用节点用于运行应用程序。

当应用程序向资源管理器请求资源时，资源管理器会从集群中调度资源，并将资源分配给应用程序，然后应用程序管理器会控制应用程序的执行。

Yarn 还具有一些其他的优势，比如支持跨组织的计算，允许用户在不同的机构之间共享计算资源；支持动态资源管理，可以根据应用程序的计算需求动态地调整资源的分配；支持多种编程语言，可以使用不同的编程语言来编写应用程序；还支持多种计算模型，可以支持MapReduce、Graph Processing等多种计算模型。

总之，Yarn是一个先进的分布式计算架构，可以更有效地使用集群的资源，实现更好的性能和更高的容错能力，可以支持多种编程语言、多种计算模型以及跨组织的计算，因此是一个十分有用的分布式计算架构。

yarn的工作原理
Yarn是一种用于管理Node.js项目中的依赖关系的软件包管理
工具。

它的工作原理如下：
1. 项目初始化：运行`yarn init`命令，创建一个新的Yarn项目。

这会生成一个`package.json`文件，用于记录项目的元数据和依
赖关系。

2. 添加依赖项：通过运行`yarn add <package>`命令，可以向项
目中添加需要的依赖项。

Yarn会下载所需软件包，并将其安
装到`node_modules`目录下。

3. 锁定依赖项版本：Yarn会生成一个`yarn.lock`文件，用于确
保在不同的开发环境中，依赖项的版本始终保持一致。

4. 解决依赖冲突：在安装依赖项时，可能会出现不同依赖项对同一软件包的不同版本需求，从而导致冲突。

Yarn使用一种
称为“解析算法”的策略来解决这些冲突，以确保所有依赖项都
能满足其版本要求。

5. 缓存机制：Yarn引入了本地缓存机制，将每个下载的软件
包缓存在本地机器上。

这样，在后续安装或更新软件包时，Yarn可以直接使用缓存，从而提高安装的速度。

6. 并行安装：Yarn在安装依赖项时，会尽可能地并行下载软
件包，以提高安装速度。

这可以通过多线程和网络请求优化来实现。

总而言之，Yarn通过使用锁文件、解决冲突、本地缓存和并行下载等机制，提供了高效、可靠的依赖管理和安装体验。

它帮助开发人员更好地管理项目的依赖项，并确保项目的稳定性和可维护性。

flink on yarn 高可用和容错原理Flink on YARN的高可用和容错原理是确保Flink应用在YARN集群上稳定运行的关键机制。

首先，我们来了解一下Flink和YARN的基本架构。

Flink是一个流处理框架，而YARN则是Hadoop的资源管理系统。

在Flink on YARN模式下，Flink应用会提交到YARN集群上运行，由YARN负责资源分配和管理。

YARN的ResourceManager负责整个集群的资源调度，而NodeManager则负责具体节点上的资源管理。

对于高可用方面，Flink支持在YARN上配置高可用（HA）模式。

在这种模式下，Flink 会启动两个JobManager实例，一个作为主JobManager（Leader），另一个作为备用JobManager （Standby）。

主JobManager负责执行作业，而备用JobManager则保持与主JobManager 的同步，以便在主JobManager发生故障时能够迅速接管。

这种双活模式确保了Flink应用的高可用性。

在容错方面，Flink采用了分布式快照机制来实现状态的一致性恢复。

当作业执行时，Flink会定期保存作业的状态快照，并将这些快照存储在持久化的存储系统中。

一旦作业发生故障，Flink可以从最近的状态快照中恢复作业的执行状态，从而确保作业的正确性和一致性。

此外，YARN也为Flink提供了额外的容错机制。

当Flink应用中的某个任务节点（TaskManager）发生故障时，YARN的NodeManager可以检测到该故障，并重新启动一个新的TaskManager来替代故障节点。

同时，Flink的JobManager也会重新调度故障节点上的任务到其他可用的TaskManager上执行。

综上所述，Flink on YARN的高可用和容错原理是通过结合Flink自身的双活机制和分布式快照机制以及YARN的资源管理和故障恢复机制来实现的。

yarn rope 大模型原理-回复"yarn rope 大模型原理" 是指以Yarn（Apache Hadoop的资源调度框架）为基础，使用大规模的数据模型进行处理和分析的原理。

本文将逐步回答该主题并解释它的原理。

第一步：理解YarnYarn是Apache Hadoop生态系统中的一个重要组件，用于资源管理和作业调度。

它的目标是为Hadoop系统提供可扩展性和效率。

Yarn的基本原理是将集群中的计算资源划分为多个容器，每个容器由一组计算机资源（CPU、内存等）组成。

这些容器根据应用程序的需求进行动态分配和调度，以提供高效的资源管理。

第二步：理解大模型大模型（Big Model）是指使用大规模的数据集进行处理和分析的模型。

与传统的小模型相比，大模型通常具有更大的规模和更多的参数。

它们可以处理大量的数据并学习复杂的关系和模式。

大模型在许多领域发挥着重要作用，如机器学习、自然语言处理和图像处理等。

第三步：原理概述"yarn rope 大模型原理" 的基本原理是将大模型的计算任务分配给Yarn集群中的多个容器进行并行处理。

以下是该原理的详细步骤：1. 计算任务划分：首先，将大模型的计算任务划分为多个子任务。

这些子任务可以是数据的不同片段或模型的不同部分。

2. 资源调度：Yarn根据每个子任务的资源需求动态分配容器。

资源可以包括CPU、内存、网络带宽等。

Yarn通过监控集群中的资源利用率和负载情况，对容器进行动态分配和调度，以确保每个任务获得合适的资源。

3. 并行计算：每个容器独立运行一个子任务，并行地处理数据和执行计算。

这些容器可以在同一个节点上或不同节点上运行。

并行计算可以大大提高处理速度和系统的扩展性。

4. 数据交换和通信：在大模型的处理中，不同的子任务之间可能需要交换数据或进行通信。

Yarn提供了相应的机制来支持数据交换和通信，如分布式文件系统和消息传递接口。

flink on yarn 原理Flink on YARN 原理一、引言Flink是一个分布式流处理和批处理框架，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个资源管理器。

Flink on YARN是指将Flink应用程序部署在YARN上，利用YARN的资源管理和调度能力来执行Flink作业。

本文将详细介绍Flink on YARN的原理和实现方式。

二、Flink on YARN的原理Flink on YARN的原理是将Flink应用程序打包成一个包含所有依赖的可执行JAR文件，并将其提交给YARN进行执行。

整个过程可以分为以下几个步骤：1. 应用程序打包：首先，开发者需要使用Flink提供的工具将应用程序打包成一个可执行的JAR文件。

打包时需要将所有的依赖库也打包进去，以确保应用程序能够在YARN上正确运行。

2. 创建YARN应用：接下来，开发者需要使用YARN提供的命令行工具来创建一个YARN应用。

在创建YARN应用时，需要指定应用程序的JAR文件、运行参数以及其他相关配置信息。

YARN会为该应用程序分配一个唯一的应用ID。

3. 提交应用程序：一旦YARN应用创建成功，开发者就可以使用命令行工具将应用程序提交给YARN。

提交应用程序时，YARN会根据配置信息分配资源，并在集群中启动一个或多个应用程序的执行实例。

4. 运行应用程序：一旦应用程序启动，Flink会利用YARN提供的资源管理和调度能力来执行应用程序。

YARN会根据集群中的资源情况，动态调整应用程序的并发度和资源分配，以提高整体的执行效率。

5. 监控和管理：在应用程序执行过程中，开发者可以使用Flink和YARN提供的监控和管理工具来跟踪应用程序的执行状态和性能指标。

这些工具可以帮助开发者发现和解决潜在的问题，以提高应用程序的可靠性和性能。

三、Flink on YARN的优势Flink on YARN的部署方式有以下几个优势：1. 资源隔离：YARN可以根据不同应用程序的资源需求，动态分配和管理集群中的资源，确保每个应用程序都能够获得足够的资源进行执行，避免应用程序之间的资源冲突。

YARN集群架构及工作原理YARN，全称为Apache Hadoop YARN，是Apache Hadoop的一个子项目，它被设计为在集群中调度和管理计算任务。

YARN的架构和工作原理是实现这一目标的关键。

本文档将详细介绍YARN的架构和工作原理，主要包含以下部分：ResourceManager（RM），ApplicationMaster（AM），NodeManager（NM）以及Container。

1.ResourceManager（RM）ResourceManager是YARN集群的全局资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。

它主要由两个部分组成：2.Scheduler: 该组件负责接受用户提交的作业并为其分配资源。

Scheduler根据作业的需求和集群的资源情况进行调度，确保资源的使用是合理和高效的。

3.ApplicationsManager: 该组件负责与ApplicationMaster进行通信，协调和管理应用程序的生命周期。

4.ApplicationMaster（AM）ApplicationMaster是用户提交的应用程序的代理，负责协调和管理工作进程。

它负责与ResourceManager协商资源，处理应用程序的生命周期，并在各个NodeManager上协调和管理容器的生命周期。

5.NodeManager（NM）NodeManager是YARN中的节点管理器，负责在集群的每个节点上管理和监控资源。

NodeManager负责启动和管理容器，确保它们获得所需的计算资源和数据，并提供应用程序运行所需的环境。

6.ContainerContainer是YARN中的基本计算单元，它代表了一个应用程序所需的一组资源，包括CPU、内存、磁盘等。

一个应用程序在执行时会被分配一个或多个Container，这些Container将被视为一个独立的计算环境，其中运行应用程序的任务。

YARN集群的架构和工作原理提供了一种灵活、可扩展的分布式计算模型。

Hadoop三大核心组件及应用场景分析Hadoop是一个开源的分布式计算平台，拥有良好的可扩展性和容错性，已成为大数据处理领域的领导者。

Hadoop的三大核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce和YARN，本文将分别介绍它们的特点和应用场景。

一、HDFSHDFS是Hadoop分布式文件系统，是Hadoop的存储层。

它的设计灵感来源于Google的GFS（Google File System）。

HDFS将文件分割成块（Block）并存储在集群的不同节点上，块的大小通常为128MB。

这样，大文件可以并发地读取和写入，加快了数据处理的速度。

同时，HDFS具有高可靠性，它能够自动将数据复制到不同节点上，从而避免节点故障时数据的丢失。

HDFS常用于处理海量数据，例如日志分析、数据挖掘等。

在日志分析中，HDFS可以存储大量的日志数据，MapReduce处理日志数据并生成相应的统计结果。

在数据挖掘中，HDFS可以存储大量的原始数据，MapReduce处理数据并生成分析报告。

二、MapReduceMapReduce是Hadoop的计算框架，是Hadoop的处理层。

它的设计灵感来源于Google的MapReduce。

MapReduce将计算分解成两个过程：Map（映射）和Reduce（归约）。

Map过程将数据分割成小块并交给不同的节点处理，Reduce过程将不同节点处理的结果汇总起来生成最终的结果。

MapReduce适用于大规模的数据处理、批量处理和离线处理等场景。

例如，某电商公司需要对每个用户的操作行为进行分析，并生成商品推荐列表。

这种场景下，可以将用户的操作行为数据存储在HDFS中，通过MapReduce对数据进行分析和聚合，得到每个用户的偏好和行为模式，最终为用户生成相应的商品推荐列表。

三、YARNYARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理框架，能够为分布式计算集群提供高效的资源管理和调度功能。

yarn的原理Yarn是一个包管理工具，是由Facebook在2016年发布的，与npm和Bower等包管理工具相比，Yarn具有更快的速度，更可靠的安装包和更好的兼容性。

Yarn的原理是通过优化npm的工作流程，减少网络请求，加快依赖项的下载速度。

Yarn的原理主要包括以下三个方面：1.缓存依赖项Yarn的第一个原理是缓存依赖项。

在npm中，每次安装一个包，都会将这个包的所有依赖项下载到本地，并放置在/node_modules目录下。

而Yarn通过缓存每个包的所有版本的具体内容，使得即使在不同的项目中使用相同的包，也不需要重新下载这个包的所有依赖项。

因此，相同的依赖项只需要下载一次，大大减少了下载时间和带宽的使用。

2.并行下载Yarn的第二个原理是并行下载。

在npm中，每当安装一个包时，会将依赖项下载下来，这会导致下载一个依赖项时，必须等待前一个依赖项下载完成后，才能开始下载下一个依赖项。

而在Yarn中，可以并行下载多个依赖项，这样就可以减少总的下载时间。

并行下载的数量可以通过Yarn配置文件进行设置。

3.锁定版本Yarn的第三个原理是锁定版本。

在npm中，有时会发生版本冲突的情况。

当同时使用不同的依赖项时，可能会导致不同版本的依赖项之间存在冲突，导致程序无法正常运行。

而在Yarn中，每个安装程序都带有yarn.lock文件，其中包含了每个依赖项的精确版本号。

这使得在不同的机器上以及不同的环境中，Yarn都可以确保程序的依赖项版本一致，从而避免了版本冲突的情况。

总而言之，Yarn通过优化npm的工作流程，使得包的安装和依赖项下载速度更快，更精确，以及更可靠性更高。

这使得Yarn 成为一款广泛使用的包管理工具，并在社区中受到了高度评价。

yarn的架构及原理1. YARN产⽣背景MapReduce本⾝存在着⼀些问题：1）JobTracker单点故障问题；如果Hadoop集群的JobTracker挂掉，则整个分布式集群都不能使⽤了。

2）JobTracker承受的访问压⼒⼤，影响系统的扩展性。

3）不⽀持MapReduce之外的计算框架，⽐如Storm、Spark、Flink等。

与旧MapReduce相⽐，YARN采⽤了⼀种分层的集群框架，具有以下⼏种优势。

1）Hadoop2.0提出了HDFSFederation；它让多个NameNode分管不同的⽬录进⽽实现访问隔离和横向扩展。

对于运⾏中NameNode的单点故障，通过 NameNode热备⽅案（NameNode HA）实现。

2） YARN通过将资源管理和应⽤程序管理两部分剥离开来，分别由ResourceManager和ApplicationMaster进程来实现。

其中，ResouceManager专管资源管理和调度，⽽ApplicationMaster则负责与具体应⽤程序相关的任务切分、任务调度和容错等。

3）YARN具有向后兼容性，⽤户在MR1上运⾏的作业，⽆需任何修改即可运⾏在YARN之上。

4）对于资源的表⽰以内存为单位（在⽬前版本的 Yarn 中没有考虑 CPU的占⽤），⽐之前以剩余 slot 数⽬为单位更合理。

5）⽀持多个框架，YARN不再是⼀个单纯的计算框架，⽽是⼀个框架管理器，⽤户可以将各种各样的计算框架移植到YARN之上，由YARN 进⾏统⼀管理和资源分配，由于将现有框架移植到YARN之上需要⼀定的⼯作量，当前YARN仅可运⾏MapReduce这种离线计算框架。

6）框架升级容易，在YARN中，各种计算框架不再是作为⼀个服务部署到集群的各个节点上（⽐如MapReduce框架，不再需要部署JobTracker、 TaskTracker等服务），⽽是被封装成⼀个⽤户程序库（lib）存放在客户端，当需要对计算框架进⾏升级时，只需升级⽤户程序库即可。

yarn的应用场景
Yarn是一种分布式的资源管理系统，主要用于在大量的计算机节点上执行大规模的分布式应用程序。

它利用节点间的网络来调度作业程序，并通过应用程序框架访问底层Hadoop堆栈。

Yarn的应用场景：
1、大规模部署和运行大型应用：Yarn可以帮助用户在大规模分布式数据处理系统上调度和管理作业并同时处理多个应用程序。

它可以实现资源的动态调度和分配，并可以为应用程序框架提供一致的API供访问。

2、数据处理和分析：Yarn可以在大规模的分布式计算机网络系统上同时运行多个应用程序，从而可以满足针对大量数据进行可伸缩的数据处理和分析的需求。

3、实时处理：Yarn可以通过实时运行多个应用程序框架，比如Apache Storm 和Apache Spark等来实现实时数据处理和分析。

此外，Yarn还可以通过设定不同的提交体系来实现实时作业的调度。

4、数据建模和机器学习：Yarn可以通过提供一致的API来实现分布式应用程序的部署和调度，这些应用程序可以进行数据建模，并让机器学习模型更快更好地训练和交付。

5、数据和计算居民：Yarn可以帮助开发人员实现其所需的数据和计算居民，可以轻松安装，运行和扩展应用程序。

可以通过Yarn提供的API轻松调用这些居民，从而实现在Yarn上运行丰富的服务和应用程序。

yarn rope 大模型原理-回复“yarn rope 大模型原理”这个主题涉及到“yarn”，“rope”和“大模型”的概念和原理。

在本篇文章中，我将一步一步回答这个问题，解释“yarn rope 大模型”的原理，并且深入探讨每个概念的意义和作用。

首先，让我们从梳理“yarn”概念开始。

Yarn 是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理大规模的数据处理任务。

它是由Apache基金会开发和维护的，旨在替代Hadoop的MapReduce框架。

Yarn 的设计目标是提供一个通用的分布式资源管理和调度平台，可以支持多种计算框架（如MapReduce、Spark等）在同一个集群上运行。

Yarn 的核心原理是将集群的资源进行抽象和管理，通过多个组件和协议实现对资源的分配和调度。

在一个Yarn集群中，有三个核心组件：ResourceManager、NodeManager、和ApplicationMaster。

ResourceManager（RM）是Yarn 系统中的主要组件，负责整个集群的资源管理和分配。

它根据应用程序的需要，动态地为不同的应用程序分配计算资源。

ResourceManager 还通过容错、容灾等机制保证系统的高可用性和稳定性。

NodeManager（NM）是Yarn 系统中的节点管理器，运行在每个集群节点上。

它负责管理该节点上的计算资源，接收并执行ResourceManager指派的任务。

NodeManager 还通过保持心跳和状态报告与ResourceManager保持联系，以便更新集群的资源信息。

ApplicationMaster（AM）是每个应用程序的管理器，负责与ResourceManager交互、协调和监控应用程序的执行。

当一个应用程序被提交到Yarn集群时，ResourceManager会为其分配一个唯一的ApplicationMaster。

ApplicationMaster会与相关资源进行交互，协调应用程序的执行，包括任务调度和监控等工作。

yarn原理
Yarn是Facebook推出的一款分布式资源管理器，它支持Hadoop 2.x的应用程序，可以更有效地使用集群资源和最大化应用程序的吞吐量。

它的主要特点包括：
1、资源管理：Yarn将整个集群的资源（内存、CPU 等）抽象为一个共享的资源池，这样，不同的应用程序就可以共享这些资源。

2、容错性：Yarn可以自动检测并恢复失败的任务，而不影响正在运行的任务或其他应用程序。

3、安全性：Yarn通过可扩展的安全框架来保证集群中各个应用程序之间的安全性。

4、灵活性：Yarn支持多种不同类型的应用程序，如MapReduce和Spark等。

Yarn的工作原理如下：
1、Yarn会从集群中收集节点的信息，包括内存、CPU 等。

2、然后，Yarn会将这些节点资源汇总成一个可共享的资源池，以便每个应用程序都能使用它。

3、当一个应用程序提交到Yarn上时，Yarn会根据应用程序的资源需求来分配资源，并将任务分配到相应的节点上。

4、应用程序的任务在被分配到节点上之后，Yarn会通过它的容错机制来监控任务的运行情况，并在发生失败时重新调度任务。

5、当应用程序完成时，Yarn会释放应用程序占用的资源，以便其他应用程序可以使用这些资源。

yarn的资源调度流程Yarn是Apache Hadoop的核心组件之一，它负责集群中资源的调度和管理。

资源调度流程是Yarn中非常重要的一部分，它决定了集群中任务的执行顺序和资源分配。

Yarn的资源调度流程主要包括以下几个步骤：1. 节点注册：当集群中的节点启动时，它们会向资源管理器（ResourceManager）注册自己的资源和容量信息。

这样ResourceManager就能掌握整个集群的资源状态。

2. 客户端提交任务请求：当用户在客户端提交一个任务请求时，它会通过与ResourceManager通信来提交一个应用程序（Application）。

应用程序可以是一个MapReduce任务，也可以是一个基于Yarn的其他分布式计算任务。

3. 资源分配：ResourceManager接收到应用程序的请求后，会根据集群的资源情况进行资源分配。

ResourceManager将根据集群中各个节点的资源容量、负载情况和队列策略等信息来进行资源分配决策。

4. 节点管理器（NodeManager）启动任务：ResourceManager根据资源分配结果将任务分配给具体的NodeManager。

NodeManager会启动一个容器（Container）来容纳任务。

一个容器可以是一个进程，也可以是一个Docker容器。

5. 任务执行：一旦容器准备好，NodeManager会通知任务调度器（ApplicationMaster）启动任务。

任务调度器会与NodeManager协调任务的执行，包括分配任务的执行进程、监控任务执行状态及报告进度等。

6. 资源回收与释放：当任务完成后，任务调度器会通知资源管理器释放相应的资源。

资源管理器会将这些资源重新纳入资源池，以供后续任务使用。

7. 监控和容错：整个资源调度流程中，ResourceManager和NodeManager会相互通信以及与任务调度器进行协调，实时监控任务执行情况，并采取相应的容错措施。

分布式协同机制yarn原理YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop 2.0引入的一种分布式计算框架，它的主要作用是资源管理和作业调度。

YARN的原理是基于一个分布式协同机制，它允许多个应用程序在同一集群上共享资源，同时保证资源的有效利用和作业的高效执行。

YARN的核心原理是将资源管理和作业调度分离开来。

它由ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster三个核心组件组成。

ResourceManager负责整个集群的资源管理和作业调度，它接收来自客户端的作业提交请求，并将作业分配给合适的NodeManager进行执行。

NodeManager负责单个节点的资源管理和任务执行，它会向ResourceManager注册自己所拥有的资源，并接收来自ResourceManager的作业分配请求，然后启动对应的Container来执行作业。

而ApplicationMaster则是每个应用程序的专属管理器，它负责与ResourceManager协商资源，并与NodeManager协调任务的执行。

在YARN中，资源被抽象为内存和CPU核心的容量，每个NodeManager向ResourceManager注册自己所拥有的资源，并定期向ResourceManager汇报资源的使用情况。

当一个应用程序提交作业时，它会向ResourceManager申请所需的资源，并由ResourceManager根据当前集群的资源状况进行作业的调度。

一旦资源被分配，ApplicationMaster就会与NodeManager协商启动对应的Container来执行作业。

总的来说，YARN的分布式协同机制通过ResourceManager和NodeManager的资源管理与作业调度，以及ApplicationMaster的任务协调，实现了多个应用程序在同一集群上共享资源的高效执行。

什么是yarn,如何使⽤yarn安装项⽬依赖⼀、yarn的简介： Yarn是facebook发布的⼀款取代npm的包管理⼯具。

⼆、yarn的特点：1.速度超快。

Yarn 缓存了每个下载过的包，所以再次使⽤时⽆需重复下载。

同时利⽤并⾏下载以最⼤化资源利⽤率，因此安装速度更快。

2.超级安全。

在执⾏代码之前，Yarn 会通过算法校验每个安装包的完整性。

3.超级可靠。

使⽤详细、简洁的锁⽂件格式和明确的安装算法，Yarn 能够保证在不同系统上⽆差异的⼯作。

三、yarn的安装:下载node.js，使⽤npm安装npm install -g yarn查看版本：yarn --versionYarn 淘宝源安装四、yarn的常⽤命令：安装yarnnpm install -g yarn安装成功后，查看版本号：yarn --version创建⽂件夹 yarnmd yarn进⼊yarn⽂件夹cd yarn初始化项⽬yarn init // 同npm init，执⾏输⼊信息后，会⽣成package.json⽂件yarn的配置项：yarn config list // 显⽰所有配置项yarn config get //显⽰某配置项yarn config delete //删除某配置项yarn config set [-g|--global] //设置配置项安装包：yarn install ，并将包及它的所有依赖项保存进yarn.lockyarn install --flat //安装⼀个包的单⼀版本yarn install --force //强制重新下载所有包yarn install --production //只安装dependencies⾥的包yarn install --no-lockfileyarn install --pure-lockfile添加包（会更新package.json和yarn.lock）：yarn add [package] // 在当前的项⽬中添加⼀个依赖包，会⾃动更新到package.json和yarn.lock⽂件中yarn add [package]@[version] // 安装指定版本，这⾥指的是主要版本，如果需要精确到⼩版本，使⽤-E参数yarn add [package]@[tag] // 安装某个tag（⽐如beta,next或者latest）//不指定依赖类型默认安装到dependencies⾥，你也可以指定依赖类型：yarn add --dev/-D // 加到 devDependenciesyarn add --peer/-P // 加到 peerDependenciesyarn add --optional/-O // 加到 optionalDependencies//默认安装包的主要版本⾥的最新版本，下⾯两个命令可以指定版本：yarn add --exact/-E // 安装包的精确版本。

简述yarn集群的工作流程Yarn集群是一个开源的、分布式的计算框架，用于在大规模集群上运行和管理作业。

其工作流程主要涉及资源管理、作业调度和执行三个主要步骤。

1.资源管理：在Yarn集群中，资源管理器（ResourceManager）负责整个集群的资源管理。

ResourceManager维护着集群资源的总体视图，并接受来自客户端的作业提交请求。

其主要工作包括：- 集群资源分配：ResourceManager通过监视节点管理器（NodeManager）上的节点资源使用情况来计算集群中可用的资源。

当有作业提交时，ResourceManager根据作业的需求分配适当的资源给作业。

- 资源调度：ResourceManager与每个节点管理器通信以获取节点资源的准确情况，并根据作业提交请求和集群约束调度作业。

它将计算和内存等资源分配给不同的应用程序。

- 容错：ResourceManager还负责监控集群中每个节点管理器的心跳，并重新分配资源以容错故障或节点故障。

2.作业调度：作业调度是Yarn集群中的另一个重要组件，主要负责确定作业的执行顺序和位置。

Yarn支持多种作业调度器，例如容量调度器（CapacityScheduler）和公平调度器（FairScheduler）。

作业调度器根据不同的调度策略，在集群可用资源之间进行公平、权衡和灵活的分配。

其主要工作包括：-作业队列管理：作业调度器通过创建和管理作业队列来实现资源管理。

每个队列可以配置不同的优先级和资源配额。

- 作业调度算法：作业调度器通过使用不同的调度算法来决定作业的执行顺序。

其中常用算法包括最短作业优先（Shortest Job First, SJF）和先进先出 (First-In, First-Out, FIFO)等。

-作业优先级管理：作业调度器根据作业的优先级来分配资源。

优先级较高的作业将获得更多的资源以提高其执行效率。

3.作业执行：在Yarn集群中，作业的执行由应用程序主管（ApplicationMaster）负责。