假期周进度报告5

（1）本周做了什么，花在学习上多长时间，花在代码上多长时间，花在解决问题用了多长时间

本周主要完成了对于Hadoop框架当中的Yarn的学习，每天会抽出三小时的时间进行学习。

科三考试已经通过，满分一把过！！！这礼拜继续学习科二。

YARN是Apache Hadoop生态系统的一个关键组件，它是资源管理器和作业调度器。在Hadoop 2.0版本中引入了YARN，它取代了旧版本中的MapReduce作业调度器。YARN的目标是提供更好的集群资源管理和作业调度，从而使Hadoop集群能够更高效地运行各种类型的应用程序。

YARN有两个主要组件：

ResourceManager（资源管理器）：ResourceManager是整个集群的主要调度器和资源分配者。它负责接收来自客户端的作业提交请求，并决定将作业提交给哪个NodeManager来执行。ResourceManager跟踪集群中所有资源的使用情况，并确保资源在不同应用程序之间进行合理的分配。
NodeManager（节点管理器）：每个集群节点都运行一个NodeManager，它负责管理该节点上的资源和容器。NodeManager负责与ResourceManager通信，汇报本地资源的使用情况，并接收来自ResourceManager的作业调度指令。它启动和监控容器（container），容器是YARN中资源的基本单位，它们是封装应用程序执行所需资源的实体。

YARN允许不仅限于MapReduce的各种应用程序在Hadoop集群上运行，例如Apache Spark、Apache Hive、Apache Tez等。它使Hadoop集群能够更好地支持多样化的计算模型，从而提高了资源利用率和整体性能。

在YARN中，作业提交到ResourceManager后，ResourceManager将应用程序分解为一系列任务，然后通过NodeManager在集群的不同节点上运行这些任务。资源管理器和节点管理器的协同工作，确保资源的高效利用，并提供对各种应用程序的弹性和共享资源的能力。

总的来说，YARN是Hadoop集群中的关键组件，它为各种类型的应用程序提供了强大的资源管理和调度功能，使Hadoop能够更加灵活和高效地运行。

（2）下周准备做什么

下周的目标是完成Hive的学习，这也是Hadoop框架的另一个重要组成部分。

（3）本周遇到的问题

没啥大问题，都是小case