Los datos cobran cada día mayor importancia en distintos ámbitos. La cantidad de dispositivos inteligentes conectados es cada vez mayor y, con ello, la información que recopilan tanto empresas como gobiernos. Está información es necesario procesarla, para ello existen distintas herramientas de Big Data. Una de ellas es Apache Hadoop y en este artículo te hablamos de uno de sus principales componentes: YARN.

Una especialidad en crecimiento y que ofrece nuevas oportunidades laborales a todos aquellos que sepan aprovecharlo. Eso sí, para poder entrar a trabajar hay que dominar algunas de las principales herramientas de análisis de datos. Así, un curso de especialización de Big Data en Apache Hadoop puede darte acceso a nuevas oportunidades profesionales

A lo largo de este artículo también hablaremos sobre formación, pero primero vamos a ver que es YARN, como funciona y que utilidad tiene dentro del ecosistema de Apache Hadoop. ¡Empezamos!

¿Qué es YARN en Apache Hadoop?

YARN significa Yet Another Resource Negotiator aunque comúnmente se lo conoce por su acrónimo. El nombre completo es una broma autoconsciente por parte de los desarrolladores de este componente de Hadoop. Así, lo que comenzó como un chascarrillo, acabó por integrarse dentro de Apache Hadoop en 2012 y estuvo disponible a partir de 2013 dentro del framework. Su adición amplió significativamente los usos de Apache Hadoop, lo que convierte a YARN e uno de sus componentes más importantes.

De esta manera, dentro de todo el ecosistema de aplicaciones y tecnologías que se integran dentro de este framework, YARN es el responsable de asignar recursos del sistema a las distintas herramientas de Hadoop que se ejecutan en el clúster de ordenadores en el que se instala. Además, otra de las tareas fundamentales de YARN es la de programar las distintas tareas que se ejecutarán en los distintos nodos del clúster.

YARN permite que los especialistas puedan asignar y reservar recursos del clúster por adelantado.

YARN admite múltiples métodos de programación y tiene la capacidad de asignar recursos de forma dinámica entre todas las aplicaciones según sea necesario. Esto está específicamente diseñado para mejora la eficiencia del uso de los recursos, así como el rendimiento de las aplicaciones. Esto ofrece un enfoque más dinámico y que contrasta con lo estático de MapReduce, otro componente con funciones similares.

Por otra parte, YARN también incluye entre sus funciones la capacidad de reservar recursos del clúster de ordenadores por adelantado, antes de que sean necesarios. Así, se vuelve un componente fundamental cuando las tareas de procesamiento son grandes. Además, para evitar sobrecargas en los nodos del clúster, los especialistas pueden limitar la cantidad de recursos que puede reservar los usuarios que emplean YARN dentro de Hadoop.

¿Cómo funciona YARN en Hadoop?

Para ejecutar sus funciones, YARN al mismo tiempo que es un componente de Hadoop, tiene sus propios componentes. Estos son las partes que dan forma a YARN y que le permiten ejecutar su trabajo:

• Contenedor: En el contendor se encuentran los recursos físicos para el trabajo con YARN dentro de Hadoop. Esto hace referencia a todos los recursos que tiene cada uno de los nodos: núcleos de CPU, RAM, etc. También datos sobre las dependencias, así como tokens de seguridad.
• Maestro de aplicaciones: Dentro de un framework, cuando se envía un solo trabajo, se denomina aplicación. En YARN el maestro de aplicaciones hace referencia a la monitorización del estado de la aplicación.
• Administrador de nodos: El administrador de nodos de YARN se ocupa de cada uno de los nodos individuales que forman parte del clúster de ordenadores. También es el responsable de administrar los contenedores relacionados con cada uno de los nodos de manera individual.
• Administración de recursos: La administración de recursos y la asignación de todas las apps es una tarea de la que se encarga el administrador de recursos. Para ello, desde este componente, YARN asigna los recursos necesarios según va recibiendo solicitudes. Esto, como decíamos, lo hace de manera dinámica.
• Gestor de aplicaciones: Este componente de YARN dentro de Hadoop es el responsable de administrar un conjunto de tareas o aplicaciones enviadas. Para ello, en primer lugar, verifica y valida las especificaciones de la solicitud y puede rechazarlas en caso de que no haya suficientes recursos disponibles. Por otra parte, después envía la solicitud validada al planificador.
• Planificador: Según la disponibilidad de recursos y la asignación de aplicaciones, el planificador programa las tareas para que se vayan ejecutando.

¿Para qué sirve YARN?

En general, YARN permite que distintos motores de procesamiento de datos sean capaces de ejecutar y procesar los datos almacenados en HDFS (Sistema de archivos distribuidos de Hadoop). Lo hace de manera distribuida (como todos los procesos dentro de Apache Hadoop), lo que conlleva que la eficiencia es mayor.

A través de sus distintos componentes, como hemos visto, asigna de manera dinámica los recursos disponibles para el procesamiento de datos. Eso sí, para la administración de grandes volúmenes de datos es necesario administrar correctamente los recursos disponibles para que la aplicación pueda aprovecharlos.

Por otra parte, también es importante destacar que YARN ha ganado importancia dentro del ecosistema Hadoop por los siguientes motivos:

• Escalabilidad: es fácilmente escalable, simplemente ampliando los nodos disponibles en el clúster.
• Compatibilidad: es compatible con todas las aplicaciones de reducción y cribado de datos.
• Multiusuario: Permite acceso a múltiples usuarios y motores, lo que da a las empresas ciertas ventajas.

Así las cosas, YARN se ha convertido en una herramienta imprescindible para los expertos en Big Data.

¡Fórmate como especialista en Big Data!

Ahora ya sabes algo más sobre YARN dentro del ecosistema de Apache Hadoop. Un componente que, como hemos visto, es fundamental en la gestión de recursos de este conjunto de softwares, frameworks y tecnologías para Big Data. Un campo que, como comentábamos al principio, está en expansión y busca nuevos profesionales. Especialistas como tu si te formas en Big Data.

En Tokio School te ofrecemos distintas formaciones enfocadas al análisis de datos. Entre ellas, destacamos el curso de Big Data: Especialidad Hadoop. Con esta formación aprenderás a dominar todo el ecosistema Hadoop para el trabajo en Big Data. En este curso te prepararás de la mano de expertos y profesionales del sector.

¿Quieres saber mas sobre nosotros o sobre nuestra formación? ¡Rellena nuestro formulario y resuelve todas las dudas que tengas! ¡Te esperamos!