在Debian中部署和管理Hadoop资源时，资源管理策略主要通过Hadoop的YARN（Yet Another Resource Negotiator）实现。YARN是Hadoop的核心组件之一，负责集群资源的分配和管理，支持多种数据处理模型。以下是YARN的主要组件和工作流程：
YARN的主要组件
- ResourceManager (RM)：负责整个集群的资源管理和调度。它接受来自节点的资源使用情况报告，并根据策略分配资源给各个应用程序。
- NodeManager (NM)：在每个集群节点上运行，负责监控节点的健康状况，执行任务，并报告资源使用情况给ResourceManager。
- ApplicationMaster (AM)：是YARN中的一种特殊类型的应用程序，负责资源请求和任务调度。每个应用程序启动时，都会启动一个ApplicationMaster，它与ResourceManager协商资源，并与NodeManager交互以启动和监控任务。
- Client：与ResourceManager和ApplicationMaster交互，提交应用程序，并可以查询应用程序的状态。
YARN的工作流程
- 应用程序提交：用户通过Client提交应用程序到ResourceManager。
- 启动ApplicationMaster：ResourceManager为应用程序分配第一个容器（资源集合），并启动ApplicationMaster。
- 资源协商：ApplicationMaster与ResourceManager协商所需的资源量。
- 任务调度：ApplicationMaster根据资源分配情况，向NodeManager请求执行任务。
- 任务执行：NodeManager在分配的容器内执行任务，并将任务状态和进度报告给ApplicationMaster。
- 应用程序完成：当所有任务执行完毕后，ApplicationMaster向ResourceManager报告应用程序完成，并释放所有资源。
YARN的特点
- 多租户：支持多个用户和应用程序共享集群资源。
- 扩展性：设计用于大规模集群，可以管理成千上万的节点。
- 灵活性：支持多种数据处理模型，不仅限于MapReduce。
- 容错性：能够处理节点故障和网络问题，保证应用程序的连续运行。
在Debian上部署Hadoop时，选择合适的YARN调度器（如Capacity Scheduler或Fair Scheduler）并根据集群的工作负载和需求调整调度参数，是优化资源管理策略的关键。