HDFS（Hadoop Distributed File System）和YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的两个核心组件，它们协同工作以支持大规模数据处理任务。以下是它们如何协同工作的详细解释：

HDFS与YARN的架构

• HDFS架构：

  • NameNode：作为主节点，管理文件系统的命名空间，维护文件元数据。
  • DataNode：作为从节点，负责存储数据块，并定期向NameNode报告存储的数据块列表。
  • Secondary NameNode：辅助NameNode，用于合并NameNode的元数据镜像和编辑日志。

• YARN架构：

  • ResourceManager（RM）：集群资源的最高管理者，负责全局资源分配和管理。
  • NodeManager（NM）：每个节点上的资源管理者，负责单个节点上的计算资源管理。
  • ApplicationMaster（AM）：每个应用程序的实例，负责资源的申请、调度和分配。
  • Container：资源抽象单位，封装了CPU、内存等资源。

HDFS与YARN的协同工作

1. 作业提交：客户端将作业（如MapReduce任务）提交给YARN的ResourceManager。
2. 资源调度：ResourceManager根据集群资源情况调度作业，将作业分配给合适的NodeManager。
3. 资源管理：NodeManager管理单个节点上的资源，根据ResourceManager的命令启动或销毁容器。
4. 任务执行：ApplicationMaster在分配的容器中启动任务，并监控任务执行状态。
5. 资源回收：任务结束后，ResourceManager通知NodeManager释放容器资源。

YARN的作用

YARN的引入解决了原始Hadoop只能运行MapReduce任务的局限性，使其能够支持更广泛的数据处理模型。通过YARN，HDFS可以提供可靠、高吞吐量的数据存储解决方案，而YARN则提供一个灵活的资源管理平台，使得Hadoop能够有效地处理和分析大规模数据集。

综上所述，HDFS与YARN通过各自的架构和组件协同工作，共同构建了一个强大且灵活的大数据处理平台。