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。

大数据学习~Hadoop初识三Yarn模式

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。


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