HDFS（Hadoop Distributed File System）和YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生態系統中的兩個核心組件，它們協同工作以支持大規模數據處理任務。以下是它們如何協同工作的詳細解釋：
HDFS與YARN的架構
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HDFS架構：
- NameNode：作為主節點，管理文件系統的命名空間，維護文件元數據。
- DataNode：作為從節點，負責存儲數據塊，并定期向NameNode報告存儲的數據塊列表。
- Secondary NameNode：輔助NameNode，用于合并NameNode的元數據鏡像和編輯日志。
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YARN架構：
- ResourceManager（RM）：集群資源的最高管理者，負責全局資源分配和管理。
- NodeManager（NM）：每個節點上的資源管理者，負責單個節點上的計算資源管理。
- ApplicationMaster（AM）：每個應用程序的實例，負責資源的申請、調度和分配。
- Container：資源抽象單位，封裝了CPU、內存等資源。
HDFS與YARN的協同工作
- 作業提交：客戶端將作業（如MapReduce任務）提交給YARN的ResourceManager。
- 資源調度：ResourceManager根據集群資源情況調度作業，將作業分配給合適的NodeManager。
- 資源管理：NodeManager管理單個節點上的資源，根據ResourceManager的命令啟動或銷毀容器。
- 任務執行：ApplicationMaster在分配的容器中啟動任務，并監控任務執行狀態。
- 資源回收：任務結束后，ResourceManager通知NodeManager釋放容器資源。
YARN的作用
YARN的引入解決了原始Hadoop只能運行MapReduce任務的局限性，使其能夠支持更廣泛的數據處理模型。通過YARN，HDFS可以提供可靠、高吞吐量的數據存儲解決方案，而YARN則提供一個靈活的資源管理平臺，使得Hadoop能夠有效地處理和分析大規模數據集。
綜上所述，HDFS與YARN通過各自的架構和組件協同工作，共同構建了一個強大且靈活的大數據處理平臺。
