Yarn-Client

Hadoop YARN（又称另一种资源协调器）是一个通用资源管理系统。它为集群提供统一的资源管理和调度，提高了利用率和资源统一管理能力。

深入解析 Hadoop YARN 架构设计与实现原理。

背景 YARN框架 YARN工作流程 对比分析 YARN功能

Yarn 工作流程图解 这张流程图详细展示了 Yarn 处理应用程序请求的步骤： 客户端提交应用程序： 用户向 Yarn 资源管理器提交应用程序，请求分配资源。 资源管理器接收请求： 资源管理器接收应用程序请求，并为其分配一个 Application Master。 启动 Application Master： 资源管理器在一个节点上启动 Application Master 容器。 Application Master 请求资源： Application Master 向资源管理器申请运行任务所需的资源（容器）。 资源管理器分配资源： 资源管理器根据资源情况和调度策略，为 Application Master 分配资源。 Application Master 启动任务： Application Master 在分配的容器中启动任务。 任务运行： 任务在容器中执行用户代码，并与 Application Master 通信汇报进度和状态。 任务完成： 任务完成后，Application Master 向资源管理器注销，释放资源。

Hadoop YARN权威指南 本书由默西 (Arun C. Murthy) 撰写，机械工业出版社于2015年3月出版。这本书深入浅出地讲解了Hadoop YARN的核心概念、架构和应用。 本书共242页，内容涵盖YARN的基础知识、资源管理、应用程序生命周期管理等方面，并结合实际案例进行讲解，帮助读者更好地理解和应用YARN。

Yarn 及 Hadoop 优化

yarn在不同节点的基本操作流程

Spark on Yarn模式部署是将Spark应用程序部署在Yarn集群上的常见方法，这样可以利用Yarn的资源管理和调度功能，从而提升应用程序的性能和可靠性。步骤一：修改主机名，添加主机名到IP地址映射首先，创建三台虚拟机并安装Ubuntu服务器操作系统。编辑/etc/hostname文件，修改虚拟机的主机名，并添加主机名到IP地址映射。完成后，重启虚拟机。步骤二：配置免密码登录配置master免密码登录master、slave1和slave2，以便在后续操作中免密码登录到这些主机。步骤三：安装并配置JDK8下载并安装JDK8，配置Java环境变量。将JDK8复制到/usr/目录并解压缩，编辑/etc/profile文件，添加Java环境变量信息，并执行命令使配置立即生效。步骤四：配置Hadoop下载Hadoop的binary版本，并上传到master主机。在新建的spark-on-yarn目录中，将Hadoop和Spark复制到该目录下，编辑profile文件，添加Hadoop home环境变量信息，并配置Hadoop的环境变量和配置文件。部署优点这种部署方式利用了Yarn的资源管理和调度功能，提高了应用程序的性能和可靠性，同时简化了应用程序的管理和维护工作。结论Spark on Yarn模式部署是一种高效且可靠的Spark应用程序部署方式。

详细解析了YARN框架，对其实现代码进行了深入分析。

《Hadoop与YARN权威指南》详细介绍了现代大数据处理平台的核心技术，包括Apache开源项目Hadoop中的关键组件——分布式文件系统HDFS和资源管理框架YARN。本书深入解析了HDFS的设计原理，包括数据块概念、副本策略、故障恢复机制和数据读写流程，同时还涵盖了早期主流的MapReduce编程模型。YARN作为Hadoop 2.x引入的资源管理系统，通过分离资源管理和计算任务，支持不同计算框架如Spark、Flink在统一平台上运行。书中详细解读了YARN的架构，包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等关键组件的工作原理，以及如何优化资源调度和应用程序性能。通过本书，读者能够全面掌握构建高效大数据处理平台的实践技能。