Descripción: YARN (Yet Another Resource Negotiator) es una capa de gestión de recursos para Hadoop que permite a múltiples motores de procesamiento de datos manejar datos almacenados en una única plataforma. Actúa como un sistema de gestión de recursos que separa el procesamiento de datos del almacenamiento, lo que permite una mayor flexibilidad y escalabilidad en el ecosistema de Hadoop. YARN gestiona los recursos del clúster y asigna tareas a diferentes nodos, optimizando así el uso de recursos y mejorando el rendimiento general. Esta arquitectura permite que diferentes aplicaciones, como MapReduce, Apache Spark y otros frameworks de procesamiento, se ejecuten simultáneamente en el mismo clúster, maximizando la eficiencia y reduciendo el tiempo de inactividad. Además, YARN proporciona una interfaz de programación que facilita la creación de nuevas aplicaciones y la integración de diferentes tecnologías, lo que lo convierte en un componente esencial para la construcción de soluciones de Big Data. Su capacidad para gestionar múltiples trabajos y su enfoque en la eficiencia de recursos lo han convertido en un estándar en la industria del procesamiento de datos a gran escala.
Historia: YARN fue introducido en 2012 como parte de la versión 2.0 de Hadoop. Su desarrollo fue impulsado por la necesidad de mejorar la gestión de recursos en clústeres de Hadoop, ya que la versión anterior, que dependía exclusivamente de MapReduce, limitaba la capacidad de ejecutar diferentes tipos de aplicaciones. Con la llegada de YARN, se permitió la ejecución de múltiples frameworks de procesamiento, lo que marcó un cambio significativo en la arquitectura de Hadoop y su adopción en el ámbito del Big Data.
Usos: YARN se utiliza principalmente en entornos de Big Data para gestionar recursos en clústeres de Hadoop. Permite la ejecución simultánea de diferentes aplicaciones de procesamiento de datos, como MapReduce, Apache Spark y otros frameworks, optimizando así el uso de recursos y mejorando la eficiencia. Además, YARN es fundamental para la creación de aplicaciones que requieren un procesamiento intensivo de datos, como análisis en tiempo real y aprendizaje automático.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de YARN es en una empresa de análisis de datos que utiliza Apache Spark para realizar análisis en tiempo real sobre grandes volúmenes de datos almacenados en HDFS. YARN gestiona los recursos del clúster, permitiendo que Spark y otras aplicaciones se ejecuten de manera eficiente y simultánea, maximizando el rendimiento del sistema. Otro ejemplo es el uso de YARN en plataformas de aprendizaje automático, donde se pueden ejecutar múltiples modelos de entrenamiento en paralelo, optimizando el tiempo de procesamiento.
