如何在MapReduce框架上进行YARN应用开发？

YARN是Hadoop的一个资源管理系统，它允许多种数据处理引擎运行在Hadoop集群上。YARN框架支持MapReduce作业的执行，并提供了任务调度和资源管理的功能，使得开发者能够在Hadoop平台上高效地开发和运行复杂的大数据应用。

MapReduce框架上的框架_YARN应用开发简介

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是构建在MapReduce框架之上的先进资源管理系统，旨在提高分布式集群环境下的资源利用效率，随着大数据处理需求的增加，YARN的出现解决了原MapReduce框架的一些不足，提供了更为灵活和高效的资源管理机制，本文将深入探讨YARN的架构、特点及其在MapReduce程序开发中的应用，帮助开发者更好地理解和使用这一强大的工具。

1、Yarn简介

定义与背景：Yarn是一个分布式资源管理系统，设计初衷是为了解决原MapReduce框架的不足，提高资源利用率，包括内存、IO、网络和磁盘等资源。

与传统MapReduce的区别：Yarn将资源管理和任务调度分离成两个独立的服务，这种设计使得Yarn可以支持除MapReduce外的其他计算模型，如Tez、Spark等。

2、Yarn的主要组件

ResourceManager：负责整个系统的资源管理和分配，它是全局的、单点的，能够接收和处理所有来自应用程序的资源请求。

NodeManager：运行在每个集群节点上，负责容器的生命周期管理，监控资源的使用情况（如CPU、内存、磁盘等），并向ResourceManager汇报。

ApplicationMaster：负责协调运行在Yarn上的每个特定应用程序，与ResourceManager协商资源，与NodeManager通信启动和停止任务和管理应用程序的生命周期。

3、Yarn的工作流程

简化的资源请求流程：客户端向ResourceManager申请资源，ResourceManager根据集群的资源状况分配资源，并通过NodeManager启动相应的应用程序。

任务调度优化：Yarn通过ApplicationMaster进行任务调度，优化了任务执行计划，提高了资源利用率和任务执行效率。

4、Yarn的优势

支持多计算框架：除了传统的MapReduce, YARN还可以支持Tez、Spark等多种数据处理框架，这为大数据处理提供了更多的选择和灵活性。

资源利用率的提升：YARN通过精细的资源管理与调度策略，有效提升了集群资源的利用率，降低了资源浪费。

5、开发部署MapReduce程序

环境配置：开发者需要配置Hadoop环境，确保Yarn服务正常运行，并配置好MapReduce的相关设置。

代码编写：编写Map和Reduce函数，这部分与传统MapReduce开发类似，但需注意资源配置的设定，以适应Yarn的资源管理机制。

程序提交与执行：通过Yarn客户端提交任务，并根据需要调整资源分配参数，监控程序在Yarn集群中的执行状态和性能表现。

YARN作为MapReduce框架上的资源管理系统，不仅解决了传统MapReduce在资源利用和任务调度上的不足，还通过支持多种计算框架大大增强了Hadoop生态系统的灵活性和扩展性，对于开发人员而言，了解和掌握YARN的特性及其在MapReduce程序开发中的应用是非常有价值的，这将有助于他们更高效地开发和运行大规模数据处理任务。