大数据时代，YARN在分布式计算中的关键作用（大数据yarn是什么）

随着互联网、物联网、云计算等技术的发展，大数据已成为当今社会的重要战略资源。在处理海量数据时，分布式计算技术成为解决这一问题的关键。而YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop生态系统中的核心组件，其在分布式计算中的重要作用不言而喻。

一、YARN简介

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0及以上版本引入的一个资源管理系统。它主要负责集群资源的分配和管理，将集群资源分为计算资源和存储资源，使得多个应用程序可以在同一集群上高效、安全地运行。

二、YARN在分布式计算中的关键作用

1. 资源管理

YARN将集群资源分为计算资源和存储资源，为不同类型的应用程序提供个性化的资源分配策略。计算资源主要指CPU、内存等，存储资源主要指HDFS存储空间。YARN可以根据应用程序的需求动态调整资源分配，提高资源利用率。

2. 灵活的资源分配

YARN允许用户将集群资源分配给不同的应用程序，如MapReduce、Spark、Flink等。这种灵活的资源分配机制使得各种应用程序可以在同一集群上运行，避免了资源冲突，提高了集群的利用率。

3. 高效的资源调度

YARN采用公平的调度策略，确保各个应用程序在资源分配上公平竞争。YARN支持多种调度算法，如FIFO、容量、公平等，满足不同场景下的资源调度需求。

4. 支持多种计算框架

YARN支持多种计算框架，如MapReduce、Spark、Flink、Tez等，为用户提供丰富的计算选择。这些计算框架可以在同一集群上运行，实现跨框架的数据处理。

5. 高可用性

YARN具有高可用性，当某个节点发生故障时，YARN可以快速地将任务迁移到其他节点，确保应用程序的稳定运行。

6. 支持混合负载

YARN支持混合负载，即在同一集群上同时运行多个应用程序。这种混合负载能力使得YARN在处理大数据场景时具有更高的灵活性。

在大数据时代，YARN作为Hadoop生态系统中的核心组件，在分布式计算中发挥着关键作用。通过资源管理、灵活的资源分配、高效的资源调度、支持多种计算框架、高可用性和支持混合负载等特点，YARN为大数据处理提供了强大的支持。在未来，YARN将继续优化和完善，为我国大数据产业的发展贡献力量。