# Hadoop中YARN的Tool类作用解析
Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，它通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）实现了资源管理和调度。在YARN中，`Tool`类是一个非常重要的抽象，它允许开发者编写自定义的命令行工具，这些工具可以与Hadoop集群进行交互。本文将详细介绍`Tool`类的作用，并通过代码示例和流程图来展示其工作原理。
一. Hadoop Yarn 是什么在古老的 Hadoop1.0 中，MapReduce 的 JobTracker 负责了太多的工作，包括资源调度，管理众多的 TaskTracker 等工作。这自然是不合理的，于是 Hadoop 在 1.0 到 2.0 的升级过程中，便将 JobTracker 的资源调度工作独立了出来，而这一改动，直接让 Hadoop 成为大数据中最稳固的那一块基石。，而这个独立
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2023-09-04 17:09:16
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一、YARN 概述 YARN 是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操 作系统平台，而 MapReduce 等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序 YARN 是 Hadoop2.x 版本中的一个新特性。它的出现其实是为了解决第一代 MapReduce 编程 框架的不足，提高集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存，磁盘，网络，IO等。Had
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2023-07-20 16:42:53
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文章目录一、Yarn概述二、Yarn的重要概念三、Yarn基本架构1）ResourceManager（RM）2）ApplicationMaster（AM）3）NodeManager（NM）4）Container四、Yarn工作机制 一、Yarn概述Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上
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2023-07-20 17:06:20
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这里写自定义目录标题Yarn概述Yarn组成Yarn工作机制调度器 Yarn概述Yarn ，负责hadoop中的资源调度，相当于一个分布式的操作系统，mapreduce等程序运行于yarn上Yarn组成1.RM（Resource Manager）处理客户端请求 监控各个node manager的资源 开启AM 分配和调度资源注：RM只负责资源的管理和发放，不负责程序的运行2. NM（Node M
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2023-07-24 09:15:55
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一、简介YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个通用的资源管理平台，可为各类计算框架提供资源的管理和调度。 其核心出发点是为了分离资源管理与作业调度/监控，实现分离的做法是拥有一个全局的资源管理器（ResourceManager，RM），以及每个应用程序对应一个的应用管理器（ApplicationMaster，AM），应用程序由一个作业（Job）
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2023-07-24 09:15:59
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一、YARN 初识Apache Hadoop YARN 是开源 Hadoop 分布式处理框架中的资源管理和作业调度技术。作为 Apache Hadoop 的核心组件之一，YARN 负责将系统资源分配给在 Hadoop 集群中运行的各种应用程序，并调度要在不同集群节点上执行的任务。YARN 的基本思想是将资源管理和作业调度/监视的功能分解为单独的 daemon(守护进程)，其拥有一个全局 Resou
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2023-07-20 17:14:03
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1. 介绍YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个通用的资源管理平台，可为各类计算框架提供资源的管理和调度。 之前有提到过，Yarn主要是为了减轻Hadoop1中JobTracker的负担，对其进行了解耦。现在通常都会使用Hadoop Yarn，因为其稳定性更加优秀，YARN是对Mapreduce V1重构得到的，有时候也称为MapReduce V
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2018-05-17 16:46:00
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1.Yarn 资源调度器Yarn 是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而 MapReduce 等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。1.1 Yarn基础架构YARN 主要由 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster 和 Container 等组件构成。 1）ResourceManager（
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2023-07-24 09:14:45
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1 Yarn 简介YARN 是 Hadoop2.x 版本中的一个新特性。它的出现其实是为了解决第一代 MapReduce 编程 框架的不足，提高集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存，磁盘，网络，IO等。Hadoop2.X 版本中重新设计的这个 YARN 集群，具有更好的扩展性，可用性，可靠性，向后兼容性，以 及能支持除 MapReduce 以外的更多分布式计算程序1）YARN 并不清楚用户提交
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2023-07-12 02:46:33
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在弄清楚yarn是什么之前，先来看一下MRv1。它的由编程模型+数据处理引擎（map/reduceTask）+运行时环境组成（JobTracker/TaskTracker）。其中JobTracker存在很多问题，如下：1、JobTracker本身承担了调度和计算的任务，太累了2、JobTracker是单点的，不好扩展不能支持其他计算框架，还有单点故障风险3、资源是以槽位的方式来调度。粗粒度，不合理
1.Yarn概述
操作系统平台，而
MapReduce等运算程序则相当于运行于
操作系统之上的应用程序。
2.YARN模块介绍
YARN是一个资源管理、任务调度的框架，主要包含三大模块：ResourceManager（RM）、NodeManager（NM）、ApplicationMaster（AM）。其中，Res
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2023-09-01 08:10:31
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ApplicationMaster是什么？ ApplicationMaster是一个框架特殊的库，对于Map-Reduce计算模型而言有它自己的ApplicationMaster实现，对于其他的想要运行在yarn上的计算模型而言，必须得实现针对该计算模型的ApplicationMaster用以向RM申请资源运行task，比如运行在yarn上的spark框架也有对应的ApplicationMast
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2023-10-25 18:51:09
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Hadoop_Yarn学习笔记1.什么是Yarn？Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序Yarn基础架构
主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建
文章目录前言一、Yarn是什么二、Yarn由什么组成三、Yarn用来做什么四、Yarn的优势是什么五、Yarn解决了什么问题总结 前言在前面我们可以得出Yarn是Hadoop生态圈中一个重要得组成部分，主管资源管理，但是具体是如何进行资源管理的，却是需要进行探索的事，它又哪几部分组成，又由什么演变而来，各部分又有什么作用，它的产生又带来了哪些好处。一、Yarn是什么Apache Hadoop Y
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2023-07-20 17:06:13
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一、Yarn简介Yarn是Hadoop集群的资源管理系统。Hadoop2.0对MapReduce框架做了彻底的设计重构，我们称Hadoop2.0中的MapReduce为MRv2或者Yarn。在介绍Yarn之前，我们先回头看一下Hadoop1.x对MapReduce job的调度管理方式，它主要包括两部分功能：1. ResourceManagement 资源管理
2. JobScheduling/J
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2023-09-14 15:53:35
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Hadoop四、MapReduce4.1、Yarn概述4.1.1、Yarn4.1.2、Yarn架构4.2、Yarn工作机制4.2.1、Yarn工作机制4.2.2、调度器和调度算法4.2.2.1、先进先出调度器（FIFO）4.2.2.2、容量调度器（Capacity Scheduler）4.2.2.3、公平调度器（Fair Scheduler）4.3、Yarn常用命令4.3.1、yarn appl
问题导读：1.Context能干什么？2.你对Context类了解多少？3.Conte
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2023-03-18 10:17:35
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Hadoop学习笔记[5]-Yarn介绍分布式计算简单的说就是要将计算任务分发给不同的计算节点，这其中很自然的就会遇到两个问题：资源管理任务调度 资源管理负责监控计算节点的负载情况，任务调度负责派发具体的任务到计算节点，本文说的Yarn主要就是用于资源管理1、Yarn之前Hadoop在2.X之后进行了比较大规模的重构，比较大的一块就是集群新增了Yarn这个角色，在Hadoop1.X的时候，负责
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2023-09-20 12:05:25
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摘要： 一、Yarn简介 Yarn是Hadoop集群的资源管理系统。Hadoop2.0对MapReduce框架做了彻底的设计重构，我们称Hadoop2.0中的MapReduce为MRv2或者Yarn。一、Yarn简介Yarn是Hadoop集群的资源管理系统。Hadoop2.0对MapReduce框架做了彻底的设计重构，我们称Hadoop2.0中的MapReduce为MRv2或者Yarn。在介绍Ya
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2023-05-29 11:20:58
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