yarn和mapreduce的關(guān)系

　　YARN(Yet Another Resource Negotiator)是 Apache Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中的一個(gè)集群資源管理器，而 MapReduce 是 Hadoop 的一種計(jì)算框架。它們之間存在著一種父子關(guān)系，可以說(shuō) YARN 是 MapReduce 的底層資源管理和作業(yè)調(diào)度平臺(tái)。

　　下面是 YARN 和 MapReduce 的關(guān)系解釋：

　　YARN：YARN 是一個(gè)開(kāi)源的分布式集群資源管理器，用于管理和分配集群中的計(jì)算資源。YARN 的核心功能是將集群的計(jì)算資源(如 CPU、內(nèi)存)劃分為多個(gè)容器(Containers)，并為不同的應(yīng)用程序分配資源。YARN 還負(fù)責(zé)處理集群中的節(jié)點(diǎn)故障、資源的調(diào)度和管理等任務(wù)。YARN 提供了一個(gè)統(tǒng)一的資源管理框架，可以同時(shí)運(yùn)行多種計(jì)算框架，包括 MapReduce、Spark、Hive 等。

　　MapReduce：MapReduce 是 Hadoop 的一種分布式計(jì)算模型和編程框架，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。MapReduce 將計(jì)算任務(wù)劃分為兩個(gè)主要階段：Map 階段和 Reduce 階段。在 Map 階段中，數(shù)據(jù)被劃分為若干個(gè)小塊，并在集群中的不同節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行并行處理。在 Reduce 階段中，Map 階段的輸出被收集和匯總，以生成最終的結(jié)果。MapReduce 提供了一種可擴(kuò)展的方法來(lái)處理大數(shù)據(jù)集的計(jì)算，并具有容錯(cuò)性和高可靠性。

　　YARN 提供了一個(gè)通用的資源管理平臺(tái)，可以支持多種計(jì)算框架，包括 MapReduce。當(dāng)一個(gè) MapReduce 作業(yè)提交給 YARN 運(yùn)行時(shí)，YARN 負(fù)責(zé)管理作業(yè)的資源分配和調(diào)度。YARN 將根據(jù)作業(yè)的需求分配適當(dāng)?shù)挠?jì)算資源(CPU、內(nèi)存)給每個(gè) Map 和 Reduce 任務(wù)，并在集群中動(dòng)態(tài)地分配和管理容器資源。此外，YARN 還負(fù)責(zé)監(jiān)控作業(yè)的執(zhí)行狀態(tài)，處理節(jié)點(diǎn)故障，以及重新啟動(dòng)失敗的任務(wù)等。

　　因此，可以將 YARN 視為底層的資源管理器和作業(yè)調(diào)度平臺(tái)，而 MapReduce 是在 YARN 之上構(gòu)建的一種計(jì)算框架。除了 MapReduce，YARN 還可以支持其他計(jì)算框架，使得 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)更加靈活和多樣化。