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연을 제공하기위한 것입니다. YARN은 다른 특정 데이터 처리 프레임 워크가 Hadoop에서 실행될 수있게 해주는 Yet Another Resource Negotiator를 의미합니다. YARN의 영광은 Hadoop이 여러 가지 오랜 도전에 대한 우아한 솔루션을 제공한다는 것입니다.
YARN은 더 효율적이고 유연한 워크로드 스케줄링 및 리소스 관리 기능을 제공하기위한 것이며, 둘 다 궁극적으로 Hadoop이 MapReduce 작업 이상을 실행할 수있게합니다.
분산 저장 장치:
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MapReduce에서 YARN으로 변경된 사항은 없습니다. HDFS는 여전히 Hadoop의 저장소 계층입니다. Hadoop 1에서 YARN으로 전환하는 데있어 기본 개념은 리소스 관리를 데이터 처리에서 분리하는 것입니다. 이를 통해 YARN은 MapReduce를 포함하여 Hadoop 용으로 작성된 모든 처리 프레임 워크에 자원을 제공 할 수 있습니다.
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처리 프레임 워크: YARN은 범용 자원 관리 기능이므로 Hadoop 용으로 작성된 모든 데이터 처리 프레임 워크에 클러스터 자원을 할당 할 수 있습니다. 그런 다음 처리 프레임 워크는 응용 프로그램 런타임 문제점을 처리합니다.
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. 응용 프로그래밍 인터페이스 (API):
추가 처리 프레임 워크에 대한 지원으로 추가 API 지원이 제공됩니다. 이 글을 쓰는 시점에서 Hoya (YARN의 HBase 실행 용), Apache Giraph (그래프 처리 용), Open MPI (병렬 시스템에서 메시지 전달 용), Apache Storm (데이터 스트림 처리 용)이 활발히 개발되고 있습니다.
