YARN是一个分布式资源管理平台，它通过分离资源管理和作业调度的功能，为Hadoop集群提供了一种高效、灵活且可扩展的方式来管理和分配计算资源。YARN的核心目标是将资源管理与作业调度/监控的功能分离，从而让Hadoop能够支持更多种类的计算框架，而不仅仅是MapReduce。
YARN的主要特点
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资源管理与调度分离
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资源管理：由ResourceManager负责，它管理整个集群的资源（如CPU、内存等），并根据资源的可用性和策略进行分配。
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作业调度：由ApplicationMaster负责，它管理每个应用程序的生命周期，包括资源申请、任务启动和监控。
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任务执行：由NodeManager负责，它管理单个节点上的资源，并根据ResourceManager的指令启动和管理容器（Container）。
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支持多种计算框架
- YARN不仅支持MapReduce框架，还能够支持其他计算框架（如Spark、Flink、Tez等）。这些框架可以通过YARN申请资源，并在YARN管理的集群上运行，从而实现多种计算框架的共存。
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高可用性
- YARN支持高可用性（HA）配置，通过设置多个ResourceManager节点，当主ResourceManager出现故障时，备用ResourceManager可以接管集群的管理，避免单点故障。
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动态资源分配
- YARN可以根据应用程序的需求动态分配资源。当某个应用程序需要更多资源时，YARN可以动态调整资源分配，从而提高集群的资源利用率。
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可扩展性
- YARN的设计允许它在大规模集群上高效运行，支持数千个节点和数十万个容器的管理。