Apache Hadoop YARN：从概念到实际实施
掌握核心架构与资源管理，优化大数据处理效率
学习内容：
* 了解 Apache Hadoop YARN 背后的原理及其演变
* 掌握 YARN 资源管理的核心概念和架构
* 在 Hadoop 环境中设置和配置 YARN
* 比较传统 MapReduce 与基于 YARN 的高级架构
* 使用 YARN 管理和监控 Hadoop 集群
* 执行命令并优化资源分配以实现可扩展的数据处理
课程内容主题：
* **第 1 部分：Apache Hadoop YARN 基本原理**
* Apache Hadoop YARN 基本原理简介：YARN 在现代化 Hadoop 生态系统中的作用概述，重点关注资源管理和作业调度
* Hadoop 共享计算集群：了解 YARN 如何提高 Hadoop 共享计算集群的效率
* **第 2 节：Apache Hadoop YARN 核心概念**
* 核心概念：ResourceManager、NodeManager 和 ApplicationMaster 的介绍
* Hadoop MapReduce 2.0 架构：YARN 框架内 MapReduce 2.0 的演变
* 经典 MapReduce vs. YARN：传统模型与基于 YARN 的架构比较
* YARN 定义：YARN 在资源管理方面的功能定义
* YARN 工作原理：动态分配资源的底层机制
* YARN 功能组件：ResourceManager、NodeManager 和 ApplicationMaster 的细分
* NodeManager 功能：管理节点资源的作用
* Apache Hadoop YARN 架构指南：大规模数据处理的架构解析
* **第 3 节：安装和管理**
* Hadoop YARN 安装：分步指南
* 操作系统配置文件编辑与更新：优化 YARN 性能的设置
* Hadoop 环境变量自定义：hadoop-env.sh 配置
* 运行状态检查：验证 YARN 服务状态
* 伪分布式模式运行示例：测试与学习环境搭建
* YARN 命令执行：资源管理基础命令实用指南
* 软件依赖项概述：YARN 完整设置所需工具
* 终端使用：YARN 管理与故障排除技巧
课程要求：
* 了解 Hadoop 及其生态系统的基本知识
* 熟悉 Linux 命令行和基本脚本
* 了解大数据概念和分布式计算
* 具备一台安装了 Hadoop 的计算机（本地或基于云）
课程详细描述：
* **课程目标**：全面掌握 Apache Hadoop YARN 的核心概念、架构设计及实际应用，提升 Hadoop 集群资源管理与大数据处理能力。
* **课程结构**：
* **第 1 部分**：从 YARN 的诞生背景出发，解析其在 Hadoop 生态系统中的作用，以及如何提升共享计算集群的效率。
* **第 2 节**：深入讲解 YARN 的核心组件（ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster）及其架构，对比传统 MapReduce 与 YARN 的差异，帮助学员理解资源管理的底层逻辑。
* **第 3 节**：提供 YARN 的安装、配置、运行及优化的完整实践指南，涵盖伪分布式模式搭建、命令行操作、集群监控等关键技能。
* **适用人群**：大数据工程师、系统管理员、数据科学家、软件开发人员及希望在大数据领域发展的学生与专业人士。
* **课程价值**：通过理论与实践结合，学员将能够独立完成 YARN 的部署与管理，优化 Hadoop 集群性能，为大规模数据处理提供高效解决方案。
