概述

YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调器）是Hadoop的资源管理模块。它作为Hadoop的第二代资源管理框架，取代了Hadoop 1.x的JobTracker，并引入了资源管理与任务调度的分离机制。YARN将资源管理器和应用程序管理器分离开来，使得Hadoop能够更好地支持不同类型的应用程序，提高了集群的资源利用率和扩展性。

1. 高效的资源管理

YARN采用了全局资源管理的机制，可以根据不同的应用程序需求对集群资源进行灵活的分配。它将集群的计算资源划分成若干个容器（Container），每个容器拥有一定的CPU和内存资源。应用程序可以根据自身的需求申请一定数量的容器，YARN会根据可用资源进行资源分配。通过动态的容器管理，YARN实现了对计算资源的高效利用，使得不同类型的应用程序能够在同一个集群上运行，提高了集群的资源利用率。

2. 弹性的任务调度

YARN通过应用程序管理器（ApplicationMaster）实现了任务的调度和执行。每个应用程序都有一个对应的ApplicationMaster，它负责向资源管理器申请资源，并在获取到资源后，接收分配给应用程序的任务。ApplicationMaster可以根据任务的执行情况动态调整资源的分配，以提高整体的任务执行效率。此外，YARN还支持多个应用程序同时运行，通过对应用程序间的资源分配进行管理，保证不同应用程序之间的资源隔离性，避免资源竞争导致的性能下降。

3. 支持多种计算框架

YARN的设计目标之一就是支持多种计算框架。传统的MapReduce只是其中一种计算模型，在YARN下，其他计算框架如Spark、Storm等也可以运行在同一个集群上。YARN提供了统一的资源管理和任务调度机制，为不同的计算框架提供了统一的接口。这样一方面简化了集群的管理和维护，另一方面也提高了计算资源的利用率。通过与其他计算框架的整合，YARN使得Hadoop能够适应更多的应用场景，提供更加丰富的计算模型选择。