YARN支持哪些非基于MapReduce的计算模型？
YARN支持多种非基于MapReduce的计算模型，包括Spark、Storm、Flink、Tez以及其他计算框架。以下将详细分析这些非基于MapReduce的计算模型：
- 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[^1^]。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[^1^]。
- Flink
- 基本特点：Apache Flink是一个高效、分布式、高性能的大数据处理框架，它可以处理有界和无界的数据流[^1^]。Flink的设计目标是提供高性能、低延迟以及高可靠性的数据处理能力。
- 架构设计：Flink通过自身的资源管理器进行资源管理，但也可以运行在YARN上，利用YARN的资源管理能力进行任务调度和资源分配[^1^]。
- 优势：Flink支持真正的流处理和批处理结合，能够提供毫秒级的延迟和高吞吐量的数据处理方法[^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，有效减少了磁盘和网络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^]。
- 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[^1^]。
- 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[^1^]。
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，还支持Spark、Storm、Flink、Tez及其他多种非基于MapReduce的计算模型[^1^][^5^]。这些计算模型各有特色，适用于不同的大数据处理场景。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。
