深入解析Hadoop Yarn：架构与实践
Hadoop Yarn作为Hadoop生态系统中的资源管理核心，负责集群资源的统一管理和调度。其架构主要包含ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster三个核心组件。
ResourceManager (RM): 负责整个集群资源的管理和分配，接收来自各个节点的资源汇报信息，并根据应用程序的请求分配资源。
NodeManager (NM): 负责单个节点上的资源管理和任务执行，定期向RM汇报节点的资源使用情况，并根据RM的指令启动和监控Container。
ApplicationMaster (AM): 负责应用程序的执行，与RM协商资源，并与NM合作执行和监控任务。
Yarn的应用非常广泛，支持多种计算框架，例如MapReduce、Spark、Flink等，为大数据处理提供了高效的资源管理和调度平台。
在使用Yarn时，需要考虑以下几个方面：
- 资源配置: 根据应用程序的需求，合理配置Yarn的资源参数，例如内存、CPU等。
- 任务调度: 选择合适的调度策略，例如FIFO、Capacity Scheduler、Fair Scheduler等，以满足不同应用的需求。
- 监控和管理: 利用Yarn提供的监控工具，实时监控集群和应用程序的运行状态，并进行必要的管理操作。
通过深入理解Yarn的架构和应用，可以更好地利用其强大的资源管理能力，为大数据处理提供高效稳定的运行环境。