深入探讨Hadoop体系架构，我们特别关注其三大核心组件：HDFS（Hadoop分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）以及YARN（分布式集群资源调度框架）。今天，我们将重点解读YARN的作用与原理。
YARN并非Hadoop一诞生就自带的功能。它是基于MapReduce的实践经验，为解决其内在的局限性与不足而逐渐发展起来的。
YARN的进化与优势
可靠性提升 - MRv1采用master/slave架构，其中master存在单点故障问题。一旦master出现故障，整个集群将陷入瘫痪。而YARN的引入，有效解决了这一问题。
扩展性增强 - 在MRv1中，JobTracker（master）同时负责资源管理和作业控制，限制了Hadoop集群的扩展性。而YARN将这两个功能分离，提升了系统的可伸缩性。
资源利用率提高 - YARN采用基于容器的资源分配模型，相比槽位分配模型，它更精细地管理资源，能更有效地利用闲置资源。
支持多种计算框架 - 随着技术的发展，MapReduce已无法满足所有计算需求。YARN的出现使得Hadoop不再局限于MapReduce模型，而能支持多种计算框架并存。
YARN的工作原理与架构
YARN的核心思想是将资源管理和作业控制分离，并引入了ResourceManager和NodeManager两个核心组件。
ResourceManager负责整个集群的资源调度管理，通常部署在独立的服务器上。它通过调度器根据资源容量、队列限制等条件分配系统资源给各个应用程序。
NodeManager则负责具体服务器上的资源和任务管理。它在集群的每一台计算服务器上都会启动，与ResourceManager协同工作，确保资源的合理分配和任务的顺利执行。
应用程序在YARN上运行分为两个阶段：首先启动ApplicationMaster，然后由ApplicationMaster创建并管理应用程序。ApplicationMaster负责向ResourceManager申请资源，并监控应用程序的整个运行过程。
YARN的工作流程包括提交应用程序、分配资源、启动任务、监控状态和关闭ApplicationMaster等步骤。这一切都通过精细的RPC协议和动态的资源容器（Container）管理实现。
理解YARN的重要性
理解YARN的工作原理和架构对于正确使用大数据技术、排查任务运行错误原因至关重要。在云计算时代，一切资源都是动态管理的，理解这种动态管理的原理对于理解云计算也具有重要意义。作为大数据平台的资源管理框架，YARN简化了应用场景，有助于我们更好地理解云计算的资源管理。
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