简述YARN容错机制 ？
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的下一代资源管理器，它提供了高容错性，确保了在分布式系统中的任务执行和数据处理的稳定性。YARN的容错机制主要涉及到以下几个方面：
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ApplicationMaster容错：YARN的ResourceManager负责监控ApplicationMaster（AM）的运行状态。一旦AM运行失败或超时，ResourceManager会重新为其分配资源并启动新的AM。AM内部状态的恢复由AM自身保证，例如，MRAppMaster会将状态信息动态记录到HDFS上，这样即使出现故障，重启后也能从HDFS读取并恢复之前的运行状态，减少重复计算带来的开销。
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健康检查机制：YARN通过健康检查机制来监测集群中的节点状态。每个节点定期向ResourceManager发送心跳信号，表明其正常运行。如果某个节点长时间没有发送心跳信号，ResourceManager会将其标记为不可用状态，并将其上的任务重新分配给其他可用节点。这种机制可以避免故障节点对整个集群的影响。
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异常处理：YARN对各种异常情况进行处理，确保任务的可靠执行。例如，当某个任务执行超时或抛出异常时，YARN会捕获并处理这些异常，尝试重新执行任务或将任务分配给其他节点执行。这种异常处理机制可以有效地应对任务执行过程中可能出现的各种意外情况。
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ResourceManager的高可用性：为了确保ResourceManager的高可用性，YARN提供了基于Zookeeper的YARNHA（High Availability）方案。这种方案可以实现在ResourceManager故障时，自动或手动地将其上的状态和任务转移到备用的ResourceManager上，从而确保集群的连续运行。
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资源隔离和调度：YARN通过资源隔离和调度机制来防止资源争用和冲突，从而提高系统的容错性。YARN使用容器（Container）作为资源分配和隔离的基本单位，每个容器包含一定数量的CPU、内存等资源。ResourceManager根据任务的资源需求和集群的资源状况进行调度，确保任务能够获得所需的资源并正常运行。
综上所述，YARN的容错机制是一个综合性的方案，它通过监控、异常处理、资源隔离和调度等手段来确保分布式系统中任务执行的稳定性和可靠性。