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本期給大家帶來的是Yarn的工作原理相關知識點，作為大數據開發中眾多框架中的一個，Yarn為什么會如此重要以至于要單獨開一期來說？下面就為你揭曉Yarn的工作原理！
一、什么是Yarn？
從業界使用分布式系統的變化趨勢和Hadoop框架的長遠來看，MapReduce的JobTracker和TaskTracker機制需要大規模的調整來修復它在可擴展性、內存消耗、可靠性和性能上的缺陷。
為了從跟根本上解決上述問題，從Hadoop0.23.0版本開始，MapReduce框架完全重構，并把新的框架命名為YARN。
核心思想：將MP1中JobTracker的資源管理和作業調度兩個功能分開，分別由ResourceManager和ApplicationMaster進程來實現。
1.ResourceManager：負責整個集群的資源管理和調度。
2.ApplicationMaster：負責應用程序相關的事務，比如任務調度、任務監控和容錯等。
YARN的出現，使得多個計算框架可以運行在一個集群當中。
1.每個應用程序對應一個ApplicationMaster。
2.目前可以支持多種計算框架運行在YARN上面比如MapReduce、Storm、Spark、Flink等。