1. YARN的主要组件有哪些？
A. 资源管理器、应用容器运行时、用户代码执行引擎 B. 资源管理器、应用容器运行时、YARN客户端 C. 资源管理器、YARN控制器、用户代码执行引擎 D. 资源管理器、应用容器运行时、YARN服务端
2. 在YARN中，资源管理器的职责是什么？
A. 负责应用程序的调度和管理 B. 负责应用程序的部署和监控 C. 负责应用程序资源的申请和分配 D. 负责应用程序的执行和结果返回
3. YARN中的应用程序容器运行时（ACTR）的作用是什么？
A. 负责应用程序的执行和资源管理 B. 负责应用程序的调度和资源申请 C. 负责应用程序的部署和监控 D. 负责应用程序的执行和结果返回
4. 在YARN中，用户代码执行引擎（UCEE）的职责是什么？
A. 负责应用程序的调度和管理 B. 负责应用程序的部署和监控 C. 负责用户代码的执行和结果返回 D. 负责应用程序资源的申请和分配
5. YARN的工作流程中，哪个阶段应用程序会主动请求资源？
A. 应用程序提交阶段 B. 申请资源阶段 C. 执行任务阶段 D. 结果返回阶段
6. 在YARN的工作流程中，ResourceManager的主要作用是什么？
A. 负责应用程序的调度和管理 B. 负责资源的申请和分配 C. 负责应用程序的执行和结果返回 D. 负责用户的认证和授权
7. YARN中的YARN客户端主要提供哪些功能？
A. 与资源管理器和应用程序容器运行时进行通信 B. 提供用户界面 C. 负责应用程序的调度和管理 D. 负责应用程序资源的申请和分配
8. YARN中的YARN控制器的主要作用是什么？
A. 负责应用程序的调度和管理 B. 负责资源的申请和分配 C. 负责用户代码的执行和结果返回 D. 与资源管理器和应用程序容器运行时进行通信
9. 在YARN中，如何实现负载均衡？
A. 通过在不同的节点上运行多个副本的应用程序 B. 使用资源管理器来动态调整应用程序的资源需求 C. 使用应用程序容器运行时来实现负载均衡 D. 使用YARN客户端来分发应用程序的执行任务
10. 在YARN中，应用程序提交 phase 主要包括哪些步骤？
A. 应用程序启动 B. 应用程序验证 C. 资源申请 D. 任务调度
11. 在YARN中，ResourceManager 的主要职责是哪些？
A. 负责资源申请和分配 B. 负责任务调度和执行 C. 负责应用程序的部署和监控 D. 负责用户的认证和授权
12. 在YARN中，申请资源的具体过程是怎样的？
A. 应用程序主动请求资源 B. ResourceManager 检查资源是否可用 C. ResourceManager 为申请的应用程序分配资源 D. 应用程序确认资源分配并开始执行
13. 在YARN中，任务调度的具体过程是怎样的？
A. ResourceManager 根据应用程序的调度策略将任务转发给应用程序容器 B. 应用程序容器根据任务要求申请资源并开始执行 C. ResourceManager 监控任务进度和执行状态 D. 应用程序容器执行完成后向 ResourceManager 发送任务结果
14. 在YARN中，如何保证任务调度的公平性和优先级？
A. 根据任务的 CPU 和内存占用率进行调度 B. 根据任务的提交时间和执行时间进行调度 C. 设置不同的优先级参数给不同的任务 D. 使用负载均衡技术将任务分发到多个应用程序容器上
15. 在YARN中，如何处理任务执行失败的情况？
A. 将任务重新提交给 ResourceManager 重新执行 B. 停止资源管理器中的相关应用程序容器 C. 记录任务日志并重新提交任务 D. 直接删除任务并重新提交任务
16. 在YARN中，如何处理任务执行超时的情况？
A. 将任务重新提交给 ResourceManager 重新执行 B. 停止资源管理器中的相关应用程序容器 C. 记录任务日志并重新提交任务 D. 直接删除任务并重新提交任务
17. 在YARN中，如何保证任务执行的安全性？
A. 对任务进行安全检查并过滤掉不安全的任务 B. 使用加密算法对任务和密钥进行保护 C. 使用身份验证和授权机制确保只有合法的用户可以提交任务 D. 在资源管理器中设置访问控制规则
18. YARN 与 Hadoop MapReduce 的区别主要在于哪些方面？
A. 资源管理和任务调度 B. 框架和执行方式 C. 数据处理和计算模型 D. 生态系统和支持范围
19. YARN 与 Apache Mesos 的区别主要在于哪些方面？
A. 资源管理和任务调度 B. 框架和执行方式 C. 规模和可扩展性 D. 生态系统和支持范围
20. YARN 与 Google Dataflow 的区别主要在于哪些方面？
A. 数据处理和计算模型 B. 执行方式和资源利用 C. 生态系统和支持范围 D. 部署和维护难度
21. YARN 的工作流程中，哪些环节需要与外部系统进行交互？
A. 应用程序提交 B. 资源申请 C. 任务调度 D. 结果返回
22. YARN 中的 User Code Execution Engine 主要负责哪些方面的任务？
A. 负责应用程序的执行和资源管理 B. 负责用户代码的编译和执行 C. 负责应用程序的部署和监控 D. 负责资源的申请和分配
23. YARN 中的 ResourceManager 主要负责哪些方面的任务？
A. 负责资源申请和分配 B. 负责任务调度和执行 C. 负责应用程序的部署和监控 D. 负责用户的认证和授权
24. 在 YARN 中，如何保证任务调度的公平性？
A. 根据任务的 CPU 和内存占用率进行调度 B. 根据任务的提交时间和执行时间进行调度 C. 设置不同的优先级参数给不同的任务 D. 使用负载均衡技术将任务分发到多个应用程序容器上
25. 在 YARN 中，如何处理任务执行失败的情况？
A. 将任务重新提交给 ResourceManager 重新执行 B. 停止资源管理器中的相关应用程序容器 C. 记录任务日志并重新提交任务 D. 直接删除任务并重新提交任务
26. 在 YARN 中，如何处理任务执行超时的情况？
A. 将任务重新提交给 ResourceManager 重新执行 B. 停止资源管理器中的相关应用程序容器 C. 记录任务日志并重新提交任务 D. 直接删除任务并重新提交任务
27. YARN 的工作流程中，哪些部分需要进行监控和告警？
A. 应用程序提交 B. 资源申请 C. 任务调度 D. 结果返回
28. YARN 未来可能会升级到哪个版本？
A. YARN 2.0 B. YARN 3.0 C. YARN 4.0 D. YARN 5.0
29. YARN 未来可能会增加哪些新功能？
A. 更好的资源管理和调度能力 B. 支持更多的编程语言和开发框架 C. 增强的安全性和隐私保护 D. 支持更多的数据存储和计算引擎
30. YARN 未来可能会如何提高性能和可扩展性？
A. 通过使用更加高效的算法和技术 B. 通过支持更多的硬件和操作系统 C. 通过优化资源和任务调度策略 D. 通过使用分布式存储和计算框架
31. YARN 未来可能会面临哪些挑战？
A. 如何更好地支持大规模和高并发的应用场景 B. 如何提高系统的可靠性和稳定性 C. 如何更好地支持开发者和用户的需求 D. 如何提高资源和任务的利用效率
32. YARN 与其他 big data 框架相比，主要的优势在于哪些方面？
A. 更好的性能和可扩展性 B. 更简单易用的开发接口和工具 C. 更丰富的生态系统和支持范围 D. 更高的安全性和隐私保护
33. YARN 未来可能会如何与其他框架集成？
A. 通过 openAPI 接口和兼容性扩展 B. 通过插件和组件化方式 C. 通过集成云平台和容器技术 D. 通过使用微服务和 API 网关
34. YARN 可能会采用哪种方式来实现容器的注册和发现？
A. 基于 Docker 的容器注册中心 B. 基于 Kubernetes 的容器编排平台 C. 基于 LXC 的虚拟化技术 D. 基于 OpenVZ 的虚拟化技术
35. YARN 主要用于哪些 big data 处理任务？
A. 批处理 B. 流处理 C. 混合处理 D. 离线处理
36. YARN 可以通过哪种方式来进行资源管理和调度？
A. 基于节点的资源管理 B. 基于集群的管理器 C. 基于云平台的资源管理 D. 基于微服务的资源管理
37. YARN 提供了哪些工具和接口来进行应用程序的部署和监控？
A. YARN Web UI B. ResourceManager API C. Application Container Runtime API D. User Code Execution Engine API
38. YARN 可以在哪些平台上运行？
A. 本地机器 B. 公共云平台 C. 私有云平台 D. 混合云平台
39. YARN 支持哪些类型的应用程序？
A. 传统命令行应用程序 B. Java 应用程序 C. Python 应用程序 D. RESTful Web 应用程序
40. YARN 中的资源请求类型包括哪些？
A. 内存 B. CPU C. 硬盘 D. 网络
41. 在 YARN 中，如何进行资源申请？
A. 通过 ResourceManager UI 进行申请 B. 通过 YARN Web UI 进行申请 C. 通过 Application Container Runtime API 进行申请 D. 通过脚本或 command-line 工具进行申请
42. 在 YARN 中，如何进行任务调度？
A. 通过 ResourceManager API 进行调度 B. 通过 YARN Web UI 进行调度 C. 通过 Application Container Runtime API 进行调度 D. 通过脚本或 command-line 工具进行调度
43. 在 YARN 中，如何处理任务执行失败的情况？
A. 将任务重新提交给 ResourceManager 重新执行 B. 停止资源管理器中的相关应用程序容器 C. 记录任务日志并重新提交任务 D. 直接删除任务并重新提交任务
44. 在 YARN 中，如何进行任务监控和告警？
A. 通过 ResourceManager API 和 Web UI 进行监控 B. 通过 Application Container Runtime API 和 Web UI 进行监控 C. 通过第三方监控工具和插件进行监控 D. 通过脚本或 command-line 工具进行监控二、问答题
1. 什么是资源管理器(ResourceManager)？
2. 应用容器运行时(Application Container Runtime)的作用是什么？
3. 用户代码执行引擎(User Code Execution Engine)的主要功能是什么？
4. YARN的工作流程是怎样的？
5. YARN与Hadoop MapReduce有什么不同？
6. 为什么说Apache Mesos是YARN的竞争者？
7. Google Dataflow与YARN有什么联系？
8. 你认为YARN在未来会有哪些新的发展趋势？
9. 你可以给我举一个YARN实际应用的例子吗？
10. YARN的资源管理方式是基于什么？
参考答案
选择题：
1. A 2. C 3. A 4. C 5. B 6. B 7. A 8. D 9. A 10. ABCD
11. AB 12. ABCD 13. ABCD 14. ABCD 15. BCD 16. BCD 17. ABCD 18. ABD 19. BCD 20. ABD
21. ABD 22. B 23. AB 24. ABCD 25. BCD 26. BCD 27. ABCD 28. B 29. ABCD 30. ACD
31. ABD 32. ACD 33. ABCD 34. A 35. C 36. B 37. ABD 38. BD 39. BCD 40. ABCD
41. ACD 42. ACD 43. BCD 44.
问答题：
1. 什么是资源管理器(ResourceManager)？
资源管理器是YARN架构中的核心组件之一，主要负责集群资源的统一管理和调度。它为应用容器提供了申请、分配和回收资源的功能。
思路
：资源管理器的主要职责是确保所有应用容器都有足够的资源来运行，同时避免资源浪费。
2. 应用容器运行时(Application Container Runtime)的作用是什么？
应用容器运行时提供了一个平台，让应用容器在YARN环境中独立运行，无需关心底层的资源分配和管理。
思路
：应用容器运行时将应用容器抽象为一个独立的实体，简化应用的部署和运行过程。
3. 用户代码执行引擎(User Code Execution Engine)的主要功能是什么？
用户代码执行引擎负责将用户提交的应用程序转换为可以在集群上运行的格式，并将其提交给资源管理器进行调度。
思路
：用户代码执行引擎将用户的应用程序与YARN环境进行集成，使得应用程序能够在集群上顺利运行。
4. YARN的工作流程是怎样的？
YARN的工作流程分为五个阶段：应用程序提交、ResourceManager调度、申请资源、执行任务和结果返回。
思路
：YARN的工作流程是一个动态的过程，通过不断调整资源和任务，保证应用程序能够高效、公平地在集群上运行。
5. YARN与Hadoop MapReduce有什么不同？
Hadoop MapReduce是一种基于HDFS的大规模数据处理框架，主要通过 Map 和 Reduce 两个阶段完成数据的处理。而YARN是一个资源管理和任务调度的框架，适用于各种应用场景。
思路
：YARN提供了一个通用的资源管理和任务调度机制，可以应用于不同的应用场景，而Hadoop MapReduce则主要针对大规模数据处理。
6. 为什么说Apache Mesos是YARN的竞争者？
Apache Mesos是一个分布式系统资源管理和调度器，它的主要目标是成为YARN的替代品。因为Mesos提供了更强大的资源管理和调度能力，并且在某些方面比YARN更加灵活。
思路
：Apache Mesos和YARN都是资源管理和任务调度的框架，但是它们的目标和使用场景有所不同，因此构成了竞争关系。
7. Google Dataflow与YARN有什么联系？
Google Dataflow是Google推出的一种分布式数据处理框架，其底层正是基于YARN。Dataflow通过将数据处理任务分解成一系列的步骤，并在YARN环境下进行调度，从而实现高效的处理。
思路
：Google Dataflow利用了YARN强大的资源管理和任务调度能力，将其转化为一种高效、可扩展的数据处理框架。
8. 你认为YARN在未来会有哪些新的发展趋势？
YARN在未来可能会进一步升级版本，增加新的功能，比如更好的资源管理，更高的性能，以及更好的扩展性等。
思路
：随着云计算和大数据的发展，对资源管理和任务调度的需求越来越迫切，因此YARN需要在未来的发展中持续优化和改进。
9. 你可以给我举一个YARN实际应用的例子吗？
当然可以，比如Hive就是YARN上的一个典型应用，它是基于Hadoop的一种数据仓库工具，可以帮助用户在YARN环境下高效地存储和处理大量数据。
思路
：Hive利用了YARN提供的资源管理和任务调度能力，实现了在集群上高效地存储和处理数据。
10. YARN的资源管理方式是基于什么？
YARN的资源管理方式是基于机器学习和数据挖掘的算法，可以自动地预测和优化资源的使用情况。
思路
：YARN通过分析历史数据和当前状态，不断地调整资源分配和任务调度，以达到最佳的资源利用效率。
