大数据 yarn

一、大数据 yarn

大数据技术一直以来都是互联网行业的热门话题，随着互联网的快速发展和数据量的不断增长，大数据技术变得愈发重要和复杂。而在大数据处理中，yarn作为一个关键的组件扮演着不可或缺的角色。

大数据技术简介

随着互联网的普及和应用场景的不断扩大，大量的数据被不断地产生和积累。这些数据往往呈现出海量、高速、多样的特点，传统的数据处理方法已经无法满足对这些数据进行高效处理和分析的需求。

大数据技术的应运而生，它能够帮助企业有效地管理、存储和分析海量的数据，从而为企业决策提供有力支持。

yarn介绍

yarn是Apache Hadoop的一个核心组件，它作为集群资源管理的中间层，负责为运行在Hadoop集群上的应用程序分配资源和调度任务。通过yarn，用户可以更加灵活地利用集群资源，实现资源的动态分配和管理。

yarn的特点

• yarn具有高可靠性和可扩展性，能够在集群规模不断扩大的情况下保持系统的稳定性。
• yarn能够支持多种计算框架，如MapReduce、Spark等，为用户提供了更多选择。
• yarn能够动态地调整资源的分配，根据应用程序的需求灵活分配资源，提高系统的利用率。

yarn在大数据处理中的应用

yarn作为Hadoop生态系统中的一个重要组件，被广泛应用于大数据处理领域。它能够帮助用户高效地管理集群资源，实现任务的快速调度和执行。

通过yarn，用户可以更好地利用集群资源，提高作业的执行效率，从而加速数据处理的速度。

yarn优化策略

为了更好地发挥yarn的作用，我们可以采取一些优化策略：

• 合理配置yarn的资源参数，确保集群资源的充分利用。
• 及时监控yarn的运行状态，发现和解决问题。
• 优化应用程序的代码，减少资源的浪费。

结语

在大数据处理的过程中，yarn扮演着至关重要的角色，它为用户提供了高效的资源管理和任务调度能力，帮助用户更好地处理海量数据，实现数据的分析和挖掘。

通过不断优化和调整yarn的配置，用户可以更好地发挥其作用，提高数据处理的效率，实现业务目标。

二、yarn架构原理？

YARN工作原理

客户端向资源管理器提交一个作业，作业包括：应用程序管理器 ，启用应用程序管理器的程序，用户程序(如：MapReduce)

资源管理器 为该应用程序分配一个容器 （即资源）。资源管理器首先与节点管理器进行通信，要求它在此容器中启动应用程序的应用程序管理器。

应用程序管理器被开启，向资源管理器注册，注册后用户可以直接通过资源管理器查看到应用程序的运行状态，然后应用程序管理器将为程序的各个任务申请资源并监控它们的运行状态，直至运行完成。以轮询的方式，通过RPC(Remote Procedure Call，远程过程调用) 协议向资源管理器申请领取资源。

应用程序管理器获得资源后，将与节点管理器通信，要求其启动并运行任务。

各任务通过RPC协议向应用程序管理器汇报状态和进度。一旦任务失败，应用程序管理器将重启任务，并重新申请资源。

任务完成后，应用程序管理器将向资源管理器注销并关闭该任务。

三、yarn的主要组件？

yarn是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM），通俗讲是用于管理NodeManager节点的资源，包括cup、内存等。

调度器根据容量、队列等限制条件（如每个队列分配一定的资源，最多执行一定数量的作业等），将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序；在资源紧张的情况下，可以kill掉优先级低的，来运行优先级高的任务。

四、hadoop yarn是什么？

Hadoop 　　它是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会所开发。 　　用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 　　Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。 　　Yarn 　　它是Hadoop2.0的升级版。 　　Yarn的优点： 　　这个设计大大减小了JobTracker（也就是现在的ResourceManager）的资源消耗，并且让监测每一个Job子任务(tasks)状态的程序分布式化了，更安全、更优美。 　　在新的Yarn中，ApplicationMaster是一个可变更的部分，用户可以对不同的编程模型写自己的AppMst，让更多类型的编程模型能够跑在Hadoop集群中，可以参考hadoopYarn官方配置模板中的mapred-site.xml配置。 　　对于资源的表示以内存为单位(在目前版本的Yarn中，没有考虑cpu的占用)，比之前以剩余slot数目更合理。 　　老的框架中，JobTracker一个很大的负担就是监控job下的tasks的运行状况，现在，这个部分就扔给ApplicationMaster做了，而ResourceManager中有一个模块叫做ApplicationsMasters(注意不是ApplicationMaster)，它是监测ApplicationMaster的运行状况，如果出问题，会将其在其他机器上重启。 　　Container是Yarn为了将来作资源隔离而提出的一个框架。这一点应该借鉴了Mesos的工作，目前是一个框架，仅仅提供java虚拟机内存的隔离,hadoop团队的设计思路应该后续能支持更多的资源调度和控制,既然资源表示成内存量，那就没有了之前的mapslot/reduceslot分开造成集群资源闲置的尴尬情况。 　　Spark 　　Spark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的mapreduce的算法。 他们三个其实也可以说Hadoop发展的几个阶段，目前Spark非常火，是用Scala语言写的。

五、spark yarn 运行原理？

1、ResourceManager：负责整个集群的资源管理和分配。

2、ApplicationMaster：YARN中每个Application对应一个AM进程，负责与RM协商获取资源，获取资源后告诉NodeManager为其分配并启动Container。

3、NodeManager：每个节点的资源和任务管理器，负责启动/停止Container，并监视资源使用情况。

六、cooling yarn是什么材料？

可能是 bulked yarn（膨体纱）的一种，也就是先由两种不同收缩率的纤维混纺成纱线，然后将纱线放在蒸汽、热空气或沸水中处理，使收缩率高的纤维产生较大收缩，冷却后被挤压在纱线的表面形成圈形，从而得到蓬松、丰满、富有弹性的纱线。

七、biella yarn是什么牌子？

Biella Yarn品牌，专注于高级时尚服装专用的高品质横机针织纱线。

Biella Yarn产品覆 盖广泛，既有高品质美丽诺羊毛系列，又在混纺领域尝试了新的可能。通过将美丽诺羊毛与其它高档的天然纤 维混纺，如羊驼毛、骆驼绒及真丝等，更好地发挥各自优势，创造出更舒适柔软的新品。同时，此次推出的极 细防缩羊毛Diamante (13.5 微米)，也是新系列中的一大亮点，100%美丽诺羊毛(2/60-3/85)，比素有 “ 软黄金”之称的羊绒更细更柔软。此外，舒适系列、可追溯系列、运动系列等，也为纱线创造了更多可能。

八、fiber和yarn的区别？

"Fiber" 和 "Yarn" 都是与纺织品相关的词汇，但它们分别指代不同的概念。

1. Fiber（纤维）：

"Fiber" 指的是天然或合成材料中的纺织原料，通常以细长的形态存在。纤维可以来自植物（如棉花、亚麻、大麻）、动物（如羊毛、丝绸）或化学合成（如聚酯纤维、尼龙纤维）。纤维是纺织品的基本组成部分，通过纺纱、编织或其他加工方法可以制成各种纺织品。

2. Yarn（纱线）：

"Yarn" 指的是由纤维组成的连续线状结构，是纺织品制造过程中的中间产品。它是由纺纱过程中将纤维纺成的纱线，包括单根纤维的纱线和多根纤维的缠绕纱线。纱线的特点包括粗细、捻度、强度等，不同的纱线可以用来制作不同种类的织物。

总结：

"Fiber"（纤维）是纺织原料，指代纺织品的基本组成部分，可以来自天然材料或化学合成。"Yarn"（纱线）是由纤维形成的线状结构，是纤维经过纺纱加工后的中间产品，用于制作不同种类的织物。纤维是制造纱线的原材料，而纱线是制造纺织品的基础材料。

九、biella yarn是几线品牌？

Biella Yarn属于二线品牌。

Biella Yarn作为德国南毛集团旗下横机纱线品牌，专为品质和时尚而生。灵感来自对自然的观察：大地复苏、鲜花盛开、色彩鲜艳。同时搭配具有自然几何形状的图案及格子结构，表现出和谐起伏的自然美景。

在颜色的选择上，新系列反映了大自然季节色彩的丰富性：淡淡的春色、灿烂的夏日都被巧妙运用，或明或暗的色调更添一抹灵动。

十、yarn资源分配机制？

yarn是Hadoop 2.0中的资源管理系统。

yarn的基本思想是将JobTracker 的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建一个全局的ResourceManager和若干个针对应用程序的ApplicationMaster。

其中RM负责整个系统的资源管理和分配，而AM负责单个应用程序的管理。这里的应用程序指的是传统的Mapreduce作业或作业的DAG。

yarn组件:

1.RsourceManager

RM是一个全局的资源管理器，管理整个集群的计算资源，并将这些资源分配给应用程序。

2.ApplicationMaster（AM）

应用程序级别的，管理运行在YARN上的应用程序。

3.NodeManager

yarn的每个节点上的代理，管理HADOOP集群中单个计算节点。

4.container

container是yarn中抽象的资源，它封装了某个节点上的多纬度资源，如内存、cpu、磁盘、网络等。