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HDInsight 中的 Apache Hadoop 体系结构
Apache Hadoop 包括两个核心组件：提供存储的 Apache Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)，以及提供处理功能的 Apache Hadoop Yet Another Resource Negotiator (YARN)。 有了存储和处理功能，群集就可以运行 MapReduce 程序来执行所需的数据处理。
注意
通常不会将 HDFS 部署在 HDInsight 群集中来提供存储， 而是由 Hadoop 组件来使用 HDFS 兼容接口层。 实际的存储功能由 Azure 存储或 Azure Data Lake Storage 提供。 就 Hadoop 来说，在 HDInsight 群集上执行的 MapReduce 作业运行起来就像 HDFS 存在一样，因此不需更改即可满足其存储需求。 在 Hadoop on HDInsight 中，存储是外包的，但 YARN 处理仍为核心组件。 有关详细信息，请参阅 Azure HDInsight 简介。
本文介绍 YARN，说明其如何协调应用程序在 HDInsight 上的执行。
Apache Hadoop YARN 基础知识
YARN 控制并协调 Hadoop 中的数据处理。 YARN 有两个核心服务，在群集的节点上作为进程运行：
- ResourceManager
- NodeManager
ResourceManager 将群集计算资源授予 MapReduce 作业之类的应用程序。 ResourceManager 将这些资源作为容器来授予，每个容器都分配有相应的 CPU 核心和 RAM 内存。 如果将群集中的所有可用资源组合了起来，然后以块的形式分发了这些核心和内存，则每个资源块都是一个容器。 群集中的每个节点都有一个容量，只能存储特定数目的容器，因此群集对于可用容器的数目有一个固定的限制。 可以对资源在容器中的分配进行配置。
当 MapReduce 应用程序在群集上运行时，ResourceManager 为应用程序提供可在其中执行操作的容器。 ResourceManager 可以跟踪运行的应用程序的状态、可用群集容量，还可以在应用程序完成并释放其资源时跟踪应用程序。
ResourceManager 还运行一个 Web 服务器进程，该进程提供一个 Web 用户接口，用于监视应用程序的状态。
当用户提交要在群集上运行的 MapReduce 应用程序时，该应用程序会提交给 ResourceManager。 反过来，ResourceManager 会在可用的 NodeManager 节点上分配一个容器。 NodeManager 节点是应用程序的实际执行位置。 第一个分配的容器运行名为 ApplicationMaster 的特殊应用程序。 该 ApplicationMaster 负责获取资源，这些资源采用后续容器的形式，是运行提交的应用程序所必需的。 ApplicationMaster 会检查应用程序的阶段（例如映射阶段和化简阶段），并会将需要处理的数据量考虑进去。 ApplicationMaster 然后会代表应用程序从 ResourceManager 请求（协商）资源。 ResourceManager 反过来会将群集中 NodeManager 提供的资源授予 ApplicationMaster，供其在执行应用程序时使用。
NodeManagers 先运行应用程序包含的任务，然后将其进度和状态回头报告给 ApplicationMaster。 ApplicationMaster 则将应用程序的状态报告给 ResourceManager。 ResourceManager 将任何结果返回给客户端。
YARN on HDInsight
所有 HDInsight 群集类型都部署 YARN。 ResourceManager 在进行高可用性部署时会使用一个主实例和一个辅助实例，二者分别运行在群集的第一个头节点和第二个头节点上。 一次只有一个 ResourceManager 实例处于活动状态。 NodeManager 实例跨群集的可用工作节点运行。
软删除
若要从存储帐户中将文件取消删除，请参阅：
Azure 存储
Azure Data Lake Storage Gen 1
Restore-AzDataLakeStoreDeletedItem
Azure Data Lake Storage Gen 2
Azure Data Lake Storage Gen2 的已知问题
清理回收站
“HDFS > 高级核心网站” 中的 fs.trash.interval 属性应保留为默认值 0，因为不应将任何数据存储在本地文件系统上。 此值不会影响远程存储帐户（WASB、ADLS GEN1、ABFS）