YARN 的全称是"Yet Another Resource Negotiator"（另一种资源协调者）。
YARN是Hadoop生态系统中的一个重要组件，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。而运行在YARN之上的运算程序，如MapReduce，则相当于操作系统上的应用程序。通过将资源管理和作业调度/监控分离，YARN极大地提高了Hadoop集群的资源利用率和多租户能力。YARN的基本架构由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster（AM）和Container等组件构成。
YARN是Hadoop的一个资源调度平台，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的基本架构由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster（AM）和Container等组件构成[^2^]。ResourceManager负责处理客户端请求、启动/监控ApplicationMaster、监控NodeManager、资源分配与调度；NodeManager则管理单个节点上的资源，处理来自ResourceManager的命令以及处理来自ApplicationMaster的命令；ApplicationMaster负责数据切分、为应用程序申请资源并分配给内部任务、任务监控与容错；Container则是对任务运行环境的抽象，封装了CPU、内存等多维资源以及环境变量、启动命令等任务运行相关的信息。
YARN 支持哪些计算模型？
YARN 支持多种计算模型，包括MapReduce、Tez、Spark、Storm以及其他基于YARN的计算框架。以下将详细展开分析这些计算模型的特点和运行机制：
- MapReduce
- 基本架构：MapReduce是Hadoop生态系统中最早提出的计算模型，它将计算过程抽象成Map和Reduce两个阶段，并通过shuffle机制将两个阶段连接起来[^4^]。这种模型适用于大量数据的批量处理，特别善于处理线性可并行的任务。
- 编程模型：用户需要编写Map函数和Reduce函数，Map函数负责处理输入数据的分片并输出一系列键值对，Reduce函数则对这些键值对进行汇总处理，最终输出结果[^5^]。
- 局限性：MapReduce在处理有依赖关系的作业时效率较低，因为每个MapReduce作业均需从HDFS上读写数据，这导致了不必要的磁盘和网络IO[^1^]。
- Tez
- 产生背景：为了解决MapReduce在处理有依赖关系作业时的低效问题，Hortonworks开发并开源了DAG计算框架Tez。Tez提供了比传统MapReduce更丰富的功能，特别适用于关系查询类场景[^1^]。
- 架构设计：Tez在YARN之上构建，通过AppMaster来处理作业定义和任务分配，从而有效减少磁盘和网络IO[^1^]。Tez支持丰富的数据流控制，如分支、循环和依赖关系管理。
- 应用场景：Tez主要用于优化Hive和Pig这类将多个MapReduce作业转化为DAG形式的系统，提高其执行效率[^1^]。
- Spark
- 基本特点：Spark是一种内存计算框架，相较于MapReduce，它的优势在于可以将部分计算结果缓存在内存中，从而大幅减少IO开销，提高计算速度[^5^]。
- 计算模型：Spark引入了RDD（弹性分布式数据集）的概念，用户可以对RDD执行各种转换和行动操作，实现复杂的数据处理逻辑[^5^]。
- YARN集成：Spark可以运行在YARN上，利用YARN的资源管理和调度能力，与其他计算框架共享集群资源[^5^]。
- Storm
- 基本特点：Storm是一个实时流处理框架，用于处理无界的数据流[^5^]。与MapReduce和Spark不同，Storm适用于实时数据处理场景，如实时监控和实时分析。
- 架构设计：Storm在YARN上运行时，通过Nimbulus（Storm的YARN版本）来实现资源的分配和任务的调度[^5^]。用户可以定义Spouts和Bolts来实现数据流的处理逻辑。
- 应用场景：Storm广泛应用于金融、物联网等需要快速响应和实时处理的场景[^5^]。
- 其他计算框架
- 多样化支持：除了上述计算框架外，还有其他如Giraph（用于图计算）、Hama（用于大规模科学计算）等框架也可以运行在YARN之上[^3^]。
- 共享与扩展：YARN的设计初衷之一就是提供一个通用的资源管理平台，能够支持多种计算框架并存，共享集群资源，提高资源利用率和运维效率[^3^]。
综上所述，YARN作为一个强大的资源管理和调度平台，不仅支持MapReduce、Tez、Spark、Storm等多种计算模型，还能通过优化和扩展来支持更多新兴的计算框架和应用场景。对于大数据处理和分析的不同需求，选择合适的计算框架并优化资源配置是提高计算效率的关键。
