在CentOS上集成HDFS（Hadoop Distributed File System）與YARN（Yet Another Resource Negotiator）是構建高效大數據處理平臺的關鍵步驟。以下是對兩者集成的詳細解析：
HDFS與YARN的基本概念
- HDFS：作為Hadoop的存儲單元，負責在分布式環境中將數據存儲為塊，并遵循主從拓撲結構。它包括NameNode（主節點）和DataNode（從節點），以及用于數據塊管理的Secondary NameNode。
- YARN：作為Hadoop的資源管理和調度系統，負責集群計算資源的管理與調度，支持多種計算框架如MapReduce、Spark、Flink等。
HDFS與YARN的集成方式
- 資源管理：YARN的ResourceManager負責管理集群資源，根據應用程序需求進行資源調度。NodeManager安裝在每個DataNode上，負責執行具體任務。
- 任務調度：當任務提交到YARN時，ResourceManager會根據集群資源情況將任務分配給合適的NodeManager執行。
- 資源共享：YARN通過Container機制實現資源共享，任務運行所需的資源文件被封裝在Container中，并在集群中共享。
集成的好處
- 提高資源利用率：YARN的資源調度能力使得集群資源得到更高效的利用。
- 支持多種計算框架：HDFS與YARN的集成支持多種大數據處理框架，如MapReduce、Spark等，提高了系統的靈活性和可擴展性。
集成配置與優化
- 配置HDFS與YARN：需要配置HDFS的NameNode、DataNode以及YARN的ResourceManager和NodeManager。
- 優化性能：通過調整配置參數，如內存分配、隊列設置等，可以優化HDFS與YARN的性能。
總之，HDFS與YARN的集成是CentOS大數據平臺的基礎，通過這種集成，可以實現對大規模數據的高效存儲和處理。
