yarn在hadoop中的作用是什么

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0引入的一项重要特性，它是一个资源管理平台，负责计算资源的分配和调度。在Hadoop 1.x版本中，MapReduce框架既处理数据处理任务也管理资源，这种设计限制了Hadoop的可扩展性和灵活性。YARN的出现解决了这个问题，将资源管理和作业调度功能从MapReduce框架中抽象出来，形成一个独立的层。

YARN的主要作用包括：

1. 资源管理：YARN管理着集群中所有的计算资源，如内存、CPU核心等。它允许多种数据处理引擎（例如MapReduce、Spark等）有效地共享资源，提高了资源的利用率。

2. 作业调度：YARN对作业（applications）进行调度，决定哪个作业可以使用资源，以及何时使用。它支持多种调度策略，比如先进先出（FIFO）、容量调度器（Capacity Scheduler）和公平调度器（Fair Scheduler），以满足不同场景下对资源分配的需求。

3. 应用程序隔离：YARN通过在单独的容器中执行每个应用程序来实现应用程序之间的隔离，这样就能避免一个应用程序消耗过多资源而影响其他应用程序运行。

4. 扩展性：与Hadoop 1.x相比，YARN极大地提高了Hadoop的扩展性。现在，Hadoop集群可以轻松扩展到成千上万个节点，支持更大规模的数据处理。

5. 多框架支持：YARN使得Hadoop能够支持除了MapReduce之外的多种数据处理模型，例如Apache Spark、Apache Tez和Apache Flink等。这为开发者提供了灵活性，能根据具体任务选择最适合的数据处理框架。

6. 高效率和性能：通过更优的资源管理和调度，YARN能够提高集群的效率和性能。

简而言之，YARN为Hadoop生态系统带来了更好的资源管理、更高的集群利用率和更广泛的数据处理框架支持，是Hadoop 2.0及以后版本的核心组件。