Con el gran avance de los datos en diferentes sectores llegan nuevas herramientas de Big Data para realizar el correcto procesamiento y análisis de los mismos. Entre ellas, destaca Apache Hadoop. Por ello, en el artículo de hoy queremos hablarte de uno de sus componentes: YARN Hadoop. 

Para trabajar a cargo de esta herramienta, u otras, es importante contar con una serie de conocimientos con los que dominar su uso y realizar un buen procesamiento de datos. Un Curso de Especialización de Big Data en Apache Hadoop te ofrece todo lo que necesitas. 

¿Qué es YARN Hadoop?

YARN Hadoop es uno de los principales componentes del framework de la herramienta Apache Hadoop. Significa “Yet Another Resource Negotiator” y es el encargado de administrar los recursos almacenados en HDFS (Sistema de archivos distribuidos de Hadoop) que forman el ecosistema de Apache Hadoop. 

Además de esto, YARN permite a los administradores controlar el acceso y los datos que conforman el clúster, convirtiéndose en un componente clave en el procesamiento de grandes cantidades de datos. Todo ello sumado a su capacidad de programar distintas tareas que se llevarán a cabo en los nodos del clúster. 

En resumen, todas las funcionalidades que ocupan a YARN Hadoop generan un crecimiento en la eficiencia a la hora de trabajar en Big Data.

¿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.

Beneficios del uso de YARN Hadoop en el procesamiento de datos 

YARN Hadoop permite a las compañías procesar cantidades ingentes de datos distribuidos en diferentes ordenadores, además de gestionar y administrar recursos, y planificar tareas.

Entre los beneficios de utilizar este componente en el procesamiento de datos destacan los siguientes: 

  • Escalabilidad: escalar el procesamiento de datos horizontalmente, permitiendo agregar más nodos con el fin de procesar mayores cantidades de datos. 
  • Eficiencia: reducción de tiempos al planificar las tareas de forma automática. 
  • Flexibilidad: desarrollar diferentes aplicaciones a partir de distintos lenguajes de programación como Java, Python y R. 
  • Compatibilidad: es compatible con todas las aplicaciones de reducción y cribado de datos.
  • Administración centralizada: permite gestionar y administrar recursos, tareas y aplicaciones. 
  • Procesamiento distribuido: realización de diferentes tareas en distintos nodos de forma simultánea. 

Instalación y configuración de YARN Hadoop

Si quieres instalar y configurar YARN Hadoop en tu PC, es necesario que sigas estos pasos para asegurarte hacerlo de la manera correcta: 

  • Primer paso. Descarga e instala Apache Hadoop y sigue al detalle las instrucciones de instalación. Puedes hacerlo a través de su página oficial. 
  • Segundo paso. La configuración. En la carpeta “etc/hadoop” debes buscar el archivo “hadoop-env.sh” y configurarlo. 
  • Tercer paso. Descarga e instala YARN Hadoop. 
  • Cuarto paso. Configuración de YARN. En la carpeta “etc/hadoop” debes buscar el archivo “yarn-site.xml” y configurarlo para establecer las propiedades. 
  • Quinto paso. Iniciar el servidor ejecutando el comando “yarn—daemon start”. A continuación verás la confirmación. De lo contrario, significa que has hecho algo mal. 
  • Último paso: Verificación de YARN mediante el comando “yarn node -list”. 

Ejemplos prácticos del uso de YARN Hadoop en diferentes industrias

YARN Hadoop se presenta como un componente del ecosistema Apache Hadoop de lo más funcional, con diferentes ventajas para las compañías en cuanto a ganar rentabilidad y eficiencia en sus procesos de procesamiento de datos. 

Dicho esto, es una herramienta a la que se le da utilidad desde diferentes sectores, como, por ejemplo: 

  • Servicios financieros: YARN es la solución perfecta para administrar y gestionar cantidades elevadas de datos financieros en tiempo real, además de realizar diferentes análisis de riesgos futuros. 
  • Telecomunicaciones: procesamiento de datos de registro de llamadas, mensajes de texto e informaciones de cliente, promoviendo la mejora de la experiencia de usuario.
  • Industria de la salud: procesar datos de un gran número de clientes en cuanto a historial médico, citas, registros y datos de diagnóstico. 
  • Publicidad: perfecto para analizar datos que den lugar a mejoras en la segmentación de usuarios.
  • Industria minorista: sirve para identificar tendencias y patrones de compra de los clientes para aumentar el nivel de compras de forma considerable. 

Mejores prácticas para el uso eficiente de YARN Hadoop

Como todas las tecnologías, YARN Hadoop precisa un conocimiento al detalle para desarrollar de forma adecuada el procesamiento de grandes cantidades de datos. Con el fin de usar esta herramienta aprovechando todas sus ventajas, te dejamos algunas prácticas que conviene tener en cuenta: 

  • Ajusta los recursos de YARN según las necesidades que necesita cubrir la organización mediante la herramienta "yarn.nodemanager.resource.memory-mb".
  • Asigna los recursos adecuados para la realización de cada tarea concreta. 
  • Comprime los datos para reducir el peso de los datos transferidos entre nodos y facilitar, así, el rendimiento. Además, de esta forma también evitarás el uso excesivo de la red. 
  • Utiliza herramientas de optimización como Apache Hive o Apache Drill. 

¡Fórmate como especialista en Big Data!

Ahora que ya tienes más conocimientos sobre YARN Hadoop es el momento de dominar a la perfección este framework para convertirte en un/a experto/a en Big Data y dedicarte profesionalmente al procesamiento de datos mediante esta herramienta. 

En Tokio School contamos con un curso de especialización en Apache Hadoop con el que podrás conocer lo fundamental sobre el ecosistema de Apache Hadoop. 

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