我大致了解多线程，但不确定它在 Hadoop 中的使用方式。
据我所知，Yarn负责管理/控制Spark/Mapreduce作业资源，这里想不到Multi-threading。不确定它是否可以在 Hadoop 生态系统的其他任何地方使用。
如果有人能提供一些这方面的信息，我将不胜感激。
非常感谢，
最佳答案
实际上，YARN 负责管理 Application Master(MR-AppMaster 或 Spark-Driver)请求的容器的资源分配和释放。所以它们之间的RPC都是关于资源协议(protocol)的协商，它不考虑任务在MapReduce和Spark内部如何运行的任何细节。
对于 MapReduce-Hadoop，每个任务(mapper 或 reducer)都是运行在 JVM 上的单个进程，这里不使用任何多线程。
对于Spark来说，每个executor其实都是由很多worker线程组成的。这里每个Spark任务对应MapReduce中的每个任务(单进程)。所以Spark确实是基于多线程模型实现的，对于lower
JVM 的开销和任务之间的数据混洗。
根据我的经验，多线程模型降低了开销，但承受了巨大的容错成本。如果 Spark 中的执行器发生故障，则执行器内运行的所有任务都必须重新运行，但对于 MapReduce，只有单个任务需要重新运行。此外，Spark 还承受着巨大的内存压力，因为执行程序中的所有任务都需要以 RDD 的形式缓存数据。但是 Mapreduce 任务一次只处理一个 block 。
希望对您有所帮助。
关于hadoop - Hadoop/Spark 中的多线程，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40634385/
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