【hadoop集群中yarn模式是什么】在Hadoop集群中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x版本引入的核心组件之一，它取代了早期Hadoop版本中的MapReduce v1的资源调度机制，成为Hadoop生态系统中统一的资源管理框架。YARN模式是指在Hadoop集群中使用YARN作为资源调度和任务执行框架的一种运行方式。
YARN的主要作用是将集群的资源（如CPU、内存等）进行统一管理和调度，使得多个计算框架（如MapReduce、Spark、Flink等）可以在同一个Hadoop集群上运行，提高了资源利用率和灵活性。
YARN模式的核心概念
| 概念 | 说明 |
| ResourceManager (RM) | 负责整个集群的资源分配与调度，是全局唯一的资源协调者。 |
| NodeManager (NM) | 运行在每个节点上的代理，负责监控本节点的资源使用情况，并执行任务。 |
| ApplicationMaster (AM) | 每个应用程序（如MapReduce作业）都有一个对应的AM，负责与RM协商资源，并协调任务的执行。 |
| Container | 是YARN中资源分配的基本单位，包含一定的CPU、内存等资源。 |
YARN模式的优势
| 优势 | 说明 |
| 资源利用率高 | 支持多框架共享集群资源，避免资源浪费。 |
| 支持多种计算框架 | 如MapReduce、Spark、Flink等均可在YARN上运行。 |
| 灵活扩展 | 可以根据负载动态调整资源分配。 |
| 易于维护 | 集群资源由统一的YARN进行管理，便于运维。 |
YARN模式的运行流程
1. 用户提交应用：用户通过客户端向YARN提交一个应用程序。
2. 申请资源：ApplicationMaster向ResourceManager申请资源。
3. 分配资源：ResourceManager根据资源需求，将资源分配给NodeManager。
4. 启动容器：NodeManager为ApplicationMaster启动相应的容器。
5. 执行任务：ApplicationMaster在容器中调度任务并监控其执行。
6. 完成与释放资源：任务完成后，资源被释放回集群。
总结
YARN模式是Hadoop集群中一种高效的资源调度与任务执行方式，它通过集中式资源管理，实现了多框架共存、资源高效利用和系统灵活扩展。对于构建大规模数据处理平台而言，YARN模式是不可或缺的核心组件。