Descripción: El Gestor de Recursos YARN (Yet Another Resource Negotiator) es el daemon maestro responsable de gestionar recursos y programar aplicaciones en un clúster YARN. Su función principal es asignar recursos de manera eficiente a las diversas aplicaciones que se ejecutan en el clúster, optimizando así el uso de la infraestructura disponible. YARN permite que múltiples aplicaciones se ejecuten simultáneamente, lo que mejora la escalabilidad y la flexibilidad del procesamiento de datos. Este gestor se compone de dos componentes clave: el ResourceManager, que se encarga de la gestión global de recursos, y el NodeManager, que opera en cada nodo del clúster y supervisa el uso de recursos en ese nodo específico. YARN es fundamental para el ecosistema Hadoop, ya que permite la ejecución de diferentes tipos de cargas de trabajo, desde procesamiento por lotes hasta procesamiento en tiempo real, facilitando la integración de diversas herramientas y frameworks de análisis de datos. Su arquitectura modular y su capacidad para manejar múltiples frameworks de procesamiento, como Apache Spark y Apache Flink, lo convierten en una solución versátil y poderosa para la gestión de recursos en entornos de Big Data.
Historia: YARN fue introducido por primera vez en 2012 como parte de la versión 2.0 de Hadoop, con el objetivo de superar las limitaciones del modelo de programación MapReduce original. Antes de YARN, Hadoop solo podía ejecutar trabajos MapReduce, lo que limitaba su capacidad para manejar otros tipos de procesamiento de datos. La introducción de YARN permitió a los desarrolladores crear aplicaciones más complejas y diversas, ampliando significativamente el ecosistema de Hadoop.
Usos: YARN se utiliza principalmente en entornos de Big Data para gestionar y programar aplicaciones que requieren un uso intensivo de recursos. Permite la ejecución simultánea de múltiples aplicaciones, lo que es crucial para organizaciones que necesitan procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Además, YARN es compatible con varios frameworks de procesamiento, lo que lo hace ideal para entornos donde se utilizan herramientas de análisis de datos avanzadas.
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 conjuntos de datos. YARN gestiona los recursos del clúster, asegurando que Spark tenga acceso a la memoria y la CPU necesarias para ejecutar sus tareas de manera eficiente. Otro ejemplo es el uso de YARN en un entorno de procesamiento por lotes, donde se ejecutan trabajos MapReduce para procesar datos históricos almacenados en sistemas de archivos distribuidos.
