在大数据领域，处理和分析海量数据集合是一项挑战。为此，Apache Hadoop提供了一套可靠的框架和工具，其中Hadoop Distributed File System（HDFS）和Yet Another Resource Negotiator（YARN）是两个关键组件。本文将详细介绍HDFS和YARN，并探讨它们如何协同工作以支持大规模数据处理任务。
HDFS（Hadoop Distributed File System）
定义与作用
HDFS是Apache Hadoop项目的一部分，它是一个分布式文件系统，设计用于在商用硬件上可靠地存储和管理大量数据。HDFS以其高容错性、高吞吐量和可扩展性而著称，非常适合于那些需要处理PB级（Petabyte）数据的应用。
架构
HDFS采用Master-Slave架构，主要包括两个核心组件：NameNode和DataNode。
- NameNode：作为Master节点，负责管理文件系统的命名空间，维护系统树和文件元数据。它还记录每个文件的数据块（Block）的位置信息，但不存储实际数据。
- DataNode：作为Slave节点，负责存储数据块（Blocks）。每个文件被分成多个数据块，这些块分布在多个DataNode上。每个DataNode定期向NameNode报告其存储的数据块列表。
容错与复制
为了提高可靠性，HDFS将每个数据块复制到多个DataNode上（默认为三个）。如果一个DataNode失效，系统会自动从其他节点恢复数据，确保数据的完整性和可用性。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）
定义与作用
YARN是Hadoop的一个资源管理系统，它负责协调集群资源并调度用户应用程序。YARN的引入是为了解决原始Hadoop只能运行MapReduce任务的局限性，使其能够支持更广泛的数据处理模型。
架构
YARN也采用了Master-Slave架构，其主要组件包括ResourceManager和NodeManager。
- ResourceManager：作为Master节点，负责全局资源的分配和管理。它接收作业提交，并根据集群资源情况调度这些作业。
- NodeManager：作为Slave节点，负责管理单个节点上的计算资源，并执行由ResourceManager分配的任务。
资源抽象
YARN引入了“容器”的概念，作为资源抽象的基本单位。每个容器都有固定数量的CPU和内存资源。YARN通过分配容器来运行和管理任务，这种抽象使得YARN能够支持多种数据处理框架，如MapReduce、Spark等。
HDFS与YARN的协同工作
在Hadoop生态系统中，HDFS和YARN紧密协作，以支持大规模数据处理任务。当一个作业提交到YARN时，YARN会根据集群中的资源情况（由HDFS提供的数据位置信息）调度任务，以优化数据本地性，减少数据传输时间。同时，YARN会监控任务的执行状态，并在必要时重新启动失败的任务。
总结来说，HDFS提供了一个可靠、高吞吐量的数据存储解决方案，而YARN则提供了一个灵活的资源管理平台。两者的结合使得Hadoop能够有效地处理和分析大规模数据集，适应各种复杂的应用场景。
