关于hadoop和yarn的问题

1.hadoop的三大结构及各自的作用？
HDFS（Hadoop Distributed File System）：分布式文件系统，负责海量数据的存储，具有高容错性和高吞吐量。

MapReduce：分布式计算框架，用于并行处理大规模数据集，分为 Map（映射）和 Reduce（归约）两个阶段。

YARN（Yet Another Resource Negotiator）：资源管理和作业调度框架，负责集群资源的统一分配和任务调度，提升集群利用率。

2.yarn的定义？
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 2.0 引入的资源管理平台，其核心功能是将资源管理与作业调度/监控分离，支持多计算框架（如 MapReduce、Spark 等）运行在同一个集群中，提高资源利用率和系统扩展性。

3.yarn的三大组件及各自的作用？
ResourceManager（RM）：集群资源的总管理者，负责全局资源分配与调度。

NodeManager（NM）：运行在集群每个节点上的代理，负责单节点资源管理（如 CPU、内存）和任务执行监控。

ApplicationMaster（AM）：由应用程序（如 MapReduce 作业）启动，负责向 RM 申请资源、协调任务执行，并监控任务状态。

4.yarn的三个资源调度策略？
FIFO Scheduler：先进先出策略，按作业提交顺序分配资源，简单但可能导致大作业独占资源。

Capacity Scheduler：容量调度器，将集群划分为多个队列，每个队列分配固定资源，支持多租户资源共享。

Fair Scheduler：公平调度器，动态平衡资源分配，确保所有作业公平共享资源，适合多用户环境。