hadoop中Yarn如何使用，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
1.mapred-site.xml配置
进入相应的文件夹下编辑mapred-site.xml文件，添加mapreduce.framework属性即可。
同样的，在yarn-site.xml中添加nodemanager的服务即可。
3.启动yarn相关进程并验证是否启动成功
./start-yarn.sh #在sbin目录下执行该命令可以启动yarn# 注意在这之前要先启动HDFS，从控制台的输出中可以看出，# 启动了resourcemanager和nodemanager进程，jps验证也输出了相应的进程号。# 启动之后可以通过访问http://localhost:8088来访问yarn的管理界面。
./stop-yarn.sh #停止yarn相关进程
4.在yarn上运行hadoop示例程序
与前文一样，我们依然运行hadoop自带jar包例子中计算PI的程序。此处有几点需要说明。
1）web页面可以随时跟踪任务的执行状态，刚提交时是running，执行结束后会变成finished。如上图所示。
2）配置了yarn之后，会在计算时链接yarn的服务。从控制台输出中我们可以看到连接了ResourceManger。ResourceManager就是yarn的资源管理器。
3）对比没有配置yarn之前的控制台上输出。可以看出配置yarn之后的日志更简洁。配置之前的(部分)日志见下图，配置之后的(部分)日志见上图。配置之前日志信息告诉我们，执行的是一个MapReduce过程，有map task，reduce task等。而配置之后，只有mapreduce job。可以理解为是运行在yarn之上的一个map reduce作业。配置之后运行时间虽然不一定快，但yarn的统一管理对整个集群来讲是更优化的。
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