大数据学习~Hadoop初识三Yarn模式

我们都知道在如今的Hadoop中主要有三个重要的执行管理器。一个HDFS,一个MapReduce,还有就是我们今天要看的 YARN。

2.0以前的Hadoop

在2.0以前的hadoop中是没有Yarn这个模式管理的。大部分都是独自作战。Hbase做自己的，Spark也是做自己的,等等。这样的话就会造成资源的浪费，不能充分的把资源给利用上。特别是在1.x的版本上容易出现单点故障，不容易扩展的情况。

在这里Client的请求都会通过1个JobTracker来分发任务，如果我们的这个JobTracker出现异常。整个集群就没法参与正常工作。

在JobTracker 过多的TaskScheduler 集中过来，容易造成内存,cpu不够用的情况。增加了任务执行失败的风险。

因为这些情况，随着发展，Hadoop需要更新的一代管理引擎来帮助我们管理集群-YARN引擎

在2.0的YARN

在新的业务驱动下，发展起来的YARN替代原先的模式。将原先浪费的资源进行合并，共同管理建立在一个模式管理下

新的YARN模式如下

1. 从图中我们可以看到 原先的JobTracker 被拆分成 资源管理和任务调度监控。
2. 我们来看下如今的架构