大数据管理与监控：Cloudera Manager：YARN资源管理与调度

大数据管理与监控：ClouderaManager：YARN资源管理与调度1大数据基础概念1.1大数据生态系统简介大数据生态系统是指一系列用于处理、存储和分析大规模数据集的工具和技术集合。这些工具和技术旨在解决传统数据处理方法无法有效处理的海量数据问题。大数据生态系统的核心组件包括Hadoop、Spark、Hive、HBase、Kafka等，它们各自承担着数据处理的不同角色，共同构建了一个高效、可扩展的数据处理平台。1.1.1HadoopHadoop是一个开源框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。它由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架组成。HDFS提供高容错性的数据存储，而MapReduce则是一种分布式计算模型，用于处理存储在HDFS上的大规模数据。1.1.2YARN随着Hadoop的发展，YARN（YetAnotherResourceNegotiator）被引入以解决MapReduce在资源管理和任务调度上的局限性。YARN不仅为MapReduce提供资源管理，还为其他计算框架如Spark和Flink提供了一个统一的资源调度平台。1.2Hadoop与YARN的关系Hadoop最初版本中，MapReduce既是计算框架也是资源管理器。然而，这种设计限制了Hadoop集群的资源利用率和任务调度的灵活性。为了解决这些问题，Hadoop2.0引入了YARN，将资源管理和计算框架分离，使得Hadoop集群可以支持多种计算框架，提高了资源的利用率和任务的调度效率。在Hadoop2.0中，YARN负责集群资源的管理和分配，而MapReduce则变成了YARN上运行的一个应用程序。这种设计使得Hadoop集群能够更加灵活地支持不同的数据处理需求，如批处理、流处理和交互式查询。1.3YARN架构解析YARN的架构设计围绕着资源管理和任务调度，主要包括以下几个核心组件：1.3.1ResourceManagerResourceManager是YARN集群的主节点，负责整个集群的资源管理和任务调度。它包含两个主要的组件：Scheduler和ApplicationManager。Scheduler：负责将集群的资源分配给不同的应用程序。它根据资源需求和可用性，将资源分配给各个应用程序的Task。ApplicationManager：负责接收来自客户端的作业提交请求，为作业分配资源，并监控作业的执行状态。它还负责启动和停止应用程序的容器。1.3.2NodeManagerNodeManager是YARN集群中的工作节点，负责管理节点上的资源（如CPU、内存）和执行由ResourceManager分配的任务。它与ResourceManager通信，报告节点的资源使用情况，并接收任务执行的指令。1.3.3ContainerContainer是YARN中资源分配的基本单位。它是一个虚拟的资源容器，包含一定数量的CPU和内存资源。NodeManager负责在Container中执行任务，并监控其资源使用情况。1.3.4应用程序框架应用程序框架是运行在YARN之上的具体计算框架，如MapReduce、Spark或Flink。每个框架都有自己的应用程序Master，负责与ResourceManager通信，请求资源，并协调在各个NodeManager上的任务执行。1.3.5示例：YARN上的MapReduce作业提交#提交MapReduce作业到YARN

hadoopjarmyjob.jarcom.mycompany.MyMappercom.mycompany.MyReducerinput/output在这个示例中，myjob.jar是包含Mapper和Reducer类的JAR文件，com.mycompany.MyMapper和com.mycompany.MyReducer分别是Mapper和Reducer的类名。input是HDFS上的输入数据目录，/output是输出数据的目录。1.3.6示例：YARN上的Spark作业提交#提交Spark作业到YARN

spark-submit--classcom.mycompany.MySparkApp--masteryarn--deploy-modeclustermyapp.jar在这个示例中，myapp.jar是包含Spark应用程序的JAR文件，com.mycompany.MySparkApp是应用程序的主类。--masteryarn指定了作业运行在YARN上，--deploy-modecluster表示Spark应用程序将在集群模式下运行。通过以上介绍，我们了解了大数据生态系统的基本概念，Hadoop与YARN的关系，以及YARN的架构设计。YARN作为Hadoop2.0的核心组件，不仅提高了资源的利用率，还增强了任务调度的灵活性，使得Hadoop集群能够更好地支持各种数据处理需求。2ClouderaManager概述2.1ClouderaManager的功能与优势ClouderaManager是一个全面的管理平台，用于部署、管理、监控和维护Hadoop集群。它提供了以下关键功能和优势：简化部署：通过图形界面或命令行工具，简化Hadoop及相关组件的部署过程。集中管理：提供一个统一的界面来管理Hadoop集群，包括配置、启动、停止服务等。监控与警报：实时监控集群的健康状况，提供详细的性能指标，并支持自定义警报。安全与合规：支持Kerberos认证、LDAP/AD集成，以及HDFS权限管理，确保数据安全和合规性。升级与维护：简化Hadoop组件的升级过程，提供自动备份和恢复功能，减少维护工作量。2.2ClouderaManager的安装与配置2.2.1安装步骤下载ClouderaManager安装包：从Cloudera官方网站下载适合您操作系统的ClouderaManager安装包。安装ClouderaManagerServer：在一台服务器上运行安装脚本，安装ClouderaManagerServer。配置ClouderaManagerServer：设置数据库连接（如PostgreSQL或Oracle），并配置网络参数。安装ClouderaManagerAgent：在集群的每个节点上安装ClouderaManagerAgent，以便与ClouderaManagerServer通信。启动ClouderaManagerServer：启动服务并访问Web界面进行后续配置。2.2.2配置示例#安装ClouderaManagerServer

sudoshcloudera-manager-installer.bin

#配置数据库连接

sudo/etc/init.d/cloudera-scm-server-dbstart

sudo/etc/init.d/cloudera-scm-serverstart

#访问Web界面

http://<server_ip>:7180/cm2.3使用ClouderaManager管理Hadoop集群2.3.1创建Hadoop集群添加主机：在ClouderaManagerWeb界面中，添加集群中的所有主机。选择Hadoop版本：从ClouderaManager提供的版本列表中选择Hadoop版本。配置服务：为Hadoop服务（如HDFS、YARN、MapReduce等）配置必要的参数。部署服务：部署并启动Hadoop服务，ClouderaManager会自动处理依赖关系。2.3.2配置示例#配置HDFS

hdfs:

dfs.replication:3

.dir:/data/hadoop/hdfs/namenode

dfs.datanode.data.dir:/data/hadoop/hdfs/datanode

#配置YARN

yarn:

yarn.resourcemanager.address:<server_ip>:8032

yarn.resourcemanager.scheduler.address:<server_ip>:8030

yarn.resourcemanager.resource-tracker.address:<server_ip>:80312.3.3监控与管理监控服务：ClouderaManager提供详细的监控信息，包括CPU、内存、磁盘和网络使用情况。管理用户与权限：通过ClouderaManager管理Hadoop集群的用户和权限，确保数据安全。日志与警报：查看服务日志，设置性能警报，及时发现并解决问题。2.3.4示例：设置YARN警报#使用ClouderaManagerAPI设置YARN警报

importrequests

importjson

#APIURL

url="http://<server_ip>:7180/api/v11/clusters/<cluster_name>/services/YARN/alerts"

#设置警报参数

alert_data={

"name":"YARNResourceManagerCPUUsage",

"type":"YARN_RM_CPU",

"labels":{

"alertName":"YARNResourceManagerCPUUsage"

},

"condition":{

"type":"THRESHOLD",

"threshold":{

"operator":"GREATER_THAN",

"value":80,

"timeFunction":"AVG"

}

},

"notification":{

"type":"EMAIL",

"email":{

"recipients":["admin@"]

}

}

}

#发送POST请求

response=requests.post(url,data=json.dumps(alert_data),headers={"Content-Type":"application/json"})

#检查响应状态

ifresponse.status_code==201:

print("Alertcreatedsuccessfully.")

else:

print("Failedtocreatealert.")2.3.5总结通过ClouderaManager，您可以高效地管理Hadoop集群，简化部署、配置和监控过程，同时确保数据的安全性和合规性。使用其Web界面或API，可以轻松地进行集群管理，设置警报，以及处理各种维护任务。3大数据管理与监控：ClouderaManager：YARN资源管理与调度3.1YARN资源调度器介绍YARN(YetAnotherResourceNegotiator)是Hadoop2.0引入的一种资源管理框架，它将资源管理和计算框架分离，使得Hadoop集群可以支持多种计算框架，如MapReduce,Spark,Tez等。在YARN中，资源调度是通过调度器(Scheduler)来实现的，调度器负责将集群的资源分配给不同的应用程序。3.1.1调度器类型YARN提供了三种调度器：FIFOScheduler：最简单的调度器，按照应用程序提交的顺序进行资源分配。CapacityScheduler：基于容量的调度器，支持队列和多租户，可以为不同的队列分配不同的资源比例。FairScheduler：公平调度器，旨在为集群中的所有应用程序提供公平的资源分配。3.1.2调度器配置在ClouderaManager中，可以通过修改YARN的配置文件来选择和配置调度器。例如，要配置CapacityScheduler，可以在yarn-site.xml文件中设置：<property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>

<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>

</property>3.2YARN资源分配策略YARN的资源分配策略主要由调度器决定。以CapacityScheduler为例，它支持以下策略：队列分配：资源被分配给不同的队列，每个队列可以有固定的资源比例。动态资源分配：根据队列的使用情况动态调整资源分配。优先级分配：支持应用程序的优先级，高优先级的应用程序可以优先获得资源。3.2.1配置示例在capacity-scheduler.xml文件中，可以配置队列的资源比例和最大资源限制：<property>

<name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name>

<value>50</value>

</property>

<property>

<name>yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity</name>

<value>70</value>

</property>3.3YARN队列管理与优化队列管理是YARN资源管理的关键部分，通过合理配置队列，可以优化资源的使用效率和应用程序的运行时间。3.3.1队列配置在ClouderaManager中，可以通过YARN服务的配置界面来创建和管理队列。例如，创建一个名为data-processing的队列，可以分配给它30%的集群资源。3.3.2队列优化优化队列的关键在于动态调整队列的资源分配，以适应集群的负载变化。例如，如果发现data-processing队列的资源利用率较低，可以考虑减少其资源分配，或者调整其优先级，以让其他队列的应用程序更快运行。3.3.3动态调整队列资源在ClouderaManager中，可以动态调整队列的资源分配，而无需重启YARN服务。例如，要将data-processing队列的资源比例从30%调整到20%，可以在YARN服务的配置界面中直接修改，然后点击应用。3.3.4监控队列资源使用ClouderaManager提供了丰富的监控工具，可以实时查看队列的资源使用情况。例如，通过ClouderaManager的YARN服务监控界面，可以看到每个队列的资源使用率、已分配资源、等待资源等信息，从而帮助管理员做出更合理的资源分配决策。3.4示例：使用ClouderaManager配置YARN队列假设我们有一个Hadoop集群，使用ClouderaManager进行管理。我们希望创建一个名为data-processing的队列，分配给它30%的集群资源。3.4.1步骤1：访问ClouderaManager打开ClouderaManager的Web界面，登录到你的集群。3.4.2步骤2：选择YARN服务在服务列表中，找到并选择YARN服务。3.4.3步骤3：配置队列在YARN服务的配置界面中，找到CapacityScheduler相关的配置，点击Edit进入编辑模式。在yarn.scheduler.capacity.root.queues配置项中，添加data-processing队列。在yarn.scheduler.capacity.root.data-processing.capacity配置项中，设置队列的资源比例为30%。3.4.4步骤4：应用配置点击Apply应用配置，此时ClouderaManager会自动重启YARN服务，以应用新的队列配置。3.4.5步骤5：验证队列配置在YARN服务的监控界面中，可以看到data-processing队列已经创建，并且分配了30%的集群资源。通过以上步骤，我们成功地在ClouderaManager管理的Hadoop集群中创建并配置了一个YARN队列，这将有助于我们更有效地管理和调度集群资源。3.5结论通过合理配置和管理YARN的调度器和队列，可以显著提高Hadoop集群的资源使用效率和应用程序的运行性能。ClouderaManager提供了强大的工具和界面，使得这一过程变得更加简单和直观。对于大数据管理和监控，掌握YARN的资源管理与调度是至关重要的。4YARN调度策略4.1公平调度器详解公平调度器（FairScheduler）是YARN中的一种调度策略，旨在为所有队列提供公平的资源分配。它通过动态调整队列中的资源分配，确保每个队列都能获得与其权重相匹配的资源，从而提高集群的整体利用率。4.1.1原理公平调度器的核心原理是基于权重的资源分配。每个队列都有一个权重，这个权重决定了队列在集群资源中的份额。当资源充足时，每个队列都能获得与其权重相等的资源；当资源紧张时，公平调度器会根据队列的权重和当前的资源需求，动态调整资源分配，以达到全局的公平性。4.1.2配置示例在ClouderaManager中配置公平调度器，需要在YARN的配置文件中进行设置。以下是一个配置示例：yarn.scheduler.fair.allocation.file=/etc/hadoop/conf/fair-allocation.xml在fair-allocation.xml文件中，可以定义队列及其权重：<allocations>

<queuename="queue1">

<weight>50</weight>

</queue>

<queuename="queue2">

<weight>50</weight>

</queue>

</allocations>4.1.3动态调整公平调度器支持动态调整队列权重和资源分配。例如，如果queue1的权重从50增加到70，调度器会自动重新分配资源，以反映新的权重比例。4.2容量调度器应用容量调度器（CapacityScheduler）是YARN的另一种调度策略，它允许用户定义多个队列，并为每个队列分配固定的资源容量。与公平调度器不同，容量调度器更注重资源的预留和优先级。4.2.1原理容量调度器的核心原理是基于容量的资源分配。每个队列都有一个固定的资源容量，这个容量可以是集群资源的百分比。当队列的资源使用未达到其容量时，其他队列可以借用这些资源，但一旦该队列有新的任务，调度器会优先保证其资源容量。4.2.2配置示例在ClouderaManager中配置容量调度器，同样需要在YARN的配置文件中进行设置。以下是一个配置示例：yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity=50

yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity=50

yarn.scheduler.capacity.root.default.user-limit-factor=100这些配置分别定义了default队列的容量、最大容量和用户限制因子。4.2.3动态调整容量调度器也支持动态调整队列的资源容量。例如，如果需要将default队列的容量从50%增加到70%，可以通过修改配置文件并重启YARN服务来实现。4.3自定义调度策略YARN允许用户自定义调度策略，以满足特定的业务需求。自定义调度策略可以通过编写Java类来实现，然后在YARN的配置文件中指定这个类作为调度器。4.3.1原理自定义调度策略的核心原理是通过实现YARN的调度器接口，来控制资源的分配和任务的调度。用户可以根据自己的业务逻辑，决定哪些任务应该优先执行，以及如何分配资源。4.3.2实现示例以下是一个简单的自定义调度策略的Java类实现示例：importorg.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler;

importorg.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.SchedulerApp;

importorg.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.SchedulerNode;

publicclassCustomSchedulerextendsFairScheduler{

@Override

publicvoidschedule(SchedulerAppschedulerApp,SchedulerNodeschedulerNode){

//自定义调度逻辑

//例如，根据任务的类型或优先级进行调度

super.schedule(schedulerApp,schedulerNode);

}

}4.3.3配置示例在ClouderaManager中配置自定义调度策略，需要在YARN的配置文件中指定自定义调度器的类名：yarn.scheduler.class=com.example.CustomScheduler4.3.4动态调整自定义调度策略的动态调整通常涉及到修改调度逻辑或参数，然后重启YARN服务。在某些情况下，也可以通过YARN的API来动态调整调度策略的参数。通过以上三种调度策略的详细解析，我们可以看到，YARN提供了灵活的资源管理和调度机制，能够满足不同场景下的需求。在实际应用中，可以根据业务的具体需求，选择合适的调度策略，或者自定义调度策略，以达到最佳的资源利用和任务调度效果。5ClouderaManager中的YARN监控5.1YARN监控仪表板解读YARN(YetAnotherResourceNegotiator)是Hadoop的资源管理器，它负责为应用程序分配资源。在ClouderaManager中，YARN的监控仪表板提供了对集群资源使用情况的深入洞察。下面，我们将详细解读YARN监控仪表板的关键部分：5.1.1集群概览资源使用率：显示当前集群中CPU、内存、磁盘和网络的使用情况。活动应用程序：列出当前正在运行的应用程序，包括它们的状态、类型和资源使用情况。5.1.2节点管理器监控节点状态：监控每个节点的健康状况，包括节点是否处于活动状态、资源使用情况和错误信息。容器监控：提供每个容器的详细信息，如内存使用、CPU使用率和运行的应用程序。5.1.3应用程序监控应用程序详情：展示每个应用程序的详细信息，包括应用程序ID、类型、状态、开始时间、结束时间、用户和队列。应用程序资源使用：显示应用程序使用的资源，如内存、CPU和磁盘空间。5.1.4队列监控队列详情：列出所有队列，包括它们的名称、状态、资源分配和使用情况。队列资源使用：提供每个队列的资源使用统计，帮助理解资源分配策略。5.2资源使用情况分析资源使用情况分析是确保YARN高效运行的关键。通过ClouderaManager，可以进行以下分析：5.2.1资源分配动态资源分配：YARN支持动态资源分配，可以根据应用程序的需求自动调整资源。队列管理：通过队列管理，可以为不同应用程序或用户分配不同比例的资源。5.2.2资源使用效率资源使用率：监控CPU和内存的使用率，确保资源被充分利用。资源浪费检测：分析是否有应用程序占用资源但未充分利用，从而导致资源浪费。5.2.3资源瓶颈检测CPU瓶颈：当CPU使用率持续接近100%时，可能表明存在CPU瓶颈。内存瓶颈：如果内存使用率高，且频繁出现OutOfMemoryError，可能有内存瓶颈。5.3性能瓶颈检测与解决性能瓶颈是影响YARN效率的主要因素。ClouderaManager提供了工具来检测和解决这些瓶颈：5.3.1CPU瓶颈调整资源分配：增加CPU密集型任务的队列资源，或减少此类任务的数量。优化应用程序：检查应用程序代码，优化算法以减少CPU使用。5.3.2内存瓶颈增加内存：如果可能，增加集群节点的物理内存。调整YARN配置：修改YARN的配置参数，如yarn.nodemanager.resource.memory-mb，以适应更高的内存需求。5.3.3磁盘和网络瓶颈优化数据存储：使用更高效的文件格式和压缩算法，减少磁盘I/O。网络优化：调整网络配置，如增加带宽或优化网络布局，减少网络延迟。5.3.4示例：检测YARN资源瓶颈假设我们正在监控一个YARN集群，发现CPU使用率持续在95%以上，这可能表明存在CPU瓶颈。我们可以通过以下步骤来解决：分析应用程序：使用ClouderaManager的YARN监控仪表板，分析哪些应用程序占用了大量CPU资源。调整队列配置：如果发现特定队列的CPU使用率过高，可以调整该队列的资源分配，例如，增加CPU核数。优化应用程序：检查CPU密集型应用程序的代码，寻找优化点，如使用更高效的算法或减少不必要的计算。5.3.5示例代码：调整YARN队列配置#使用ClouderaManagerAPI调整YARN队列配置

curl-XPUT\

-H"Content-Type:application/json"\

-H"Authorization:Basic$(echo-n"admin:admin"|base64)"\

-d'{"yarn-site":{"yarn.scheduler.capacity.root.queueA.maximum-capacity":"50","yarn.scheduler.capacity.root.queueA.minimum-user-limit-percent":"10"}}'\

http://cloudera-manager-host:7180/api/v20/cm/config/yarn-site这段代码使用了ClouderaManager的API来调整YARN的队列配置，将queueA的最大资源分配从默认值调整为50%，并设置最小用户限制为10%。这有助于在资源紧张时，确保queueA中的用户至少可以获得10%的资源。通过这些步骤和工具，可以有效地监控和管理YARN集群的资源，确保大数据处理任务的高效运行。6YARN资源优化实践6.1资源请求与分配优化在YARN中，资源的请求与分配是通过ResourceManager和NodeManager之间的交互完成的。ResourceManager负责全局的资源调度，而NodeManager则负责单个节点上的资源管理和容器的生命周期管理。为了优化资源的请求与分配，以下是一些关键的策略：6.1.1资源请求策略细粒度资源请求：应用程序应请求更细粒度的资源，例如，请求更小的内存块和更少的CPU核心，以提高资源的利用率。例如，如果一个MapReduce任务只需要1GB内存和1个CPU核心，那么请求这些精确的资源量可以避免资源浪费。资源预留：通过使用YARN的预留功能，可以为关键任务预留资源，确保它们在需要时能够立即运行，而不是等待资源的释放。6.1.2资源分配优化动态资源分配：YARN支持动态资源分配，这意味着资源可以在应用程序运行时根据需要进行调整。例如，如果一个任务在运行过程中发现它需要更多的内存，它可以动态地请求更多的资源。资源回收：当任务完成时，YARN可以自动回收未使用的资源，以便其他任务使用。这可以通过设置合理的资源回收策略来实现，例如，设置一个较低的资源回收阈值，以便更快地回收资源。6.2动态资源调整策略动态资源调整是YARN的一个重要特性，它允许应用程序在运行时根据需要调整资源。这可以通过以下方式实现：6.2.1动态资源请求应用程序可以通过发送资源请求到ResourceManager来动态调整资源。例如，一个MapReduce任务可能在运行过程中发现它需要更多的内存，它可以通过以下代码发送资源请求：//发送资源请求

ContainerRequestcontainerRequest=newContainerRequest(1024,1,null,null);

resourceManager.getResourceScheduler().requestResource(containerRequest);6.2.2动态资源释放当任务不再需要某些资源时，它可以释放这些资源，以便其他任务使用。例如，一个任务可能在完成一部分工作后发现它不再需要额外的内存，它可以通过以下代码释放资源：//释放资源

resourceManager.getResourceScheduler().releaseResource(containerId);6.3YARN与Hadoop性能调优案例在实际应用中，YARN与Hadoop的性能调优通常涉及到对资源请求和分配策略的调整。以下是一个具体的案例：6.3.1案例：MapReduce任务性能优化假设我们有一个MapReduce任务，它在运行时发现它需要更多的内存。我们可以通过以下步骤来优化这个任务的性能：调整资源请求：在任务开始时，我们请求一个较小的资源量，然后在运行过程中根据需要动态调整资源请求。例如，我们可以在任务开始时请求512MB的内存，然后在运行过程中根据需要请求更多的内存。优化资源分配：我们可以通过设置合理的资源分配策略来优化资源的使用。例如，我们可以设置一个较低的资源回收阈值，以便更快地回收未使用的资源。监控资源使用：我们使用ClouderaManager的监控功能来监控资源的使用情况，以便在需要时进行调整。例如，我们可以通过监控内存使用情况来确定是否需要请求更多的内存。通过这些步骤，我们可以显著提高MapReduce任务的性能，同时减少资源的浪费。7高级YARN管理7.1YARN安全特性配置YARN(YetAnotherResourceNegotiator)是Hadoop的资源管理器，它负责集群资源的管理和调度。在企业级环境中，安全是至关重要的。YARN提供了多种安全特性，包括认证、授权和审计，以确保数据和资源的安全。7.1.1认证YARN的认证机制确保只有授权的用户才能访问YARN的资源。这通常通过Kerberos或其他身份验证协议实现。7.1.2授权YARN的授权机制控制用户可以执行的操作。例如，只有特定的用户或组才能提交作业或访问特定的队列。7.1.3审计YARN的审计功能记录所有与资源管理相关的操作，这对于安全审计和合规性检查非常重要。7.1.4配置示例在yarn-site.xml中配置YARN的安全特性，例如启用Kerberos认证：<!--YARN安全特性配置-->

<configuration>

<property>

<name>yarn.security</name>

<value>kerberos</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.principal</name>

<value>rm/_HOST@EXAMPLE.COM</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.keytab</name>

<value>/etc/security/keytabs/rm.keytab</value>

</property>

</configuration>7.2YARN与Kerberos集成Kerberos是一种网络认证协议，它通过使用对称密钥加密技术来提供强大的认证服务。将YARN与Kerberos集成可以增强集群的安全性，确保只有经过身份验证的用户才能访问YARN的资源。7.2.1集成步骤配置Kerberos：在所有节点上安装并配置Kerberos。生成密钥表：为YARN的ResourceManager和NodeManager生成密钥表。配置YARN：在yarn-site.xml中配置Kerberos相关的属性。重启服务：重启YARN服务以应用新的安全配置。7.2.2配置示例在yarn-site.xml中配置Kerberos相关的属性：<!--YARN与Kerberos集成-->

<configuration>

<property>

<name>yarn.security</na