初识YARN

MapReduce自hadoop-0.23版本后进行了彻底修改，现在的MampReduce，称为MapReduce 2.0（MRv2)或者YARN.
MRv2的基本想法是把JobTracker的两个基础功能，资源管理(resource management)和任务调度监控(job scheduling/monitoring)，拆分成两个独立的后台进程。因此，这个想法形成了有一个全局资源管理器（ResourceManager， RM）和针对应用的应用掌控者（ApplicationMaster，AM），这里说的应用既可以是单个传统意义上的MapReduce job也可以是一个无回路有向图(DAG) job。

在YARN计算框架中有资源管理器，每个slave节点上有节点管理（NodeManager， NM），资源管理器拥有最高权力，管理系统中的所有应用。
框架给每个应用分配一个应用掌控者（ApplicationMaster），实际上，它是一个指定库，从资源管理器协商资源，并和NodeManage一起执行并监控任务。

资源管理器有两个主要的组件：调度器（Scheduler）和应用管理器（ApplicaionManager）
调度器负责让各种应用服从于队列容量的限制，这种场合下，调度器只是调度，不监控不跟踪应用的状态，也不保证重启失败的任务，调度器根据应用的资源需执行调度工作，它抽象出一个由cpu、内存、磁盘、网络等组成资源容器的概念，在第一个版本中，容器只支持内存。

调度器有一个可插拔策略插件，负责在多种队列和应用之间规划群集中的资源。当前MapReduce调度器，如CapacityScheduler和FairScheduler是这种插件的例子。CapacitySchduler支持层级队列，提供更多的群集资源预先分配的特性。
应用管理器负责接收提交的任务，和执行应用的第一容器协商，让其成为这个应用的ApplicationMaster，为ApplicationMaster容器失败时提供重启它的服务。
一个节点，一个节点管理器（NodeManager），负责监控容器的资源（cpu、内存、磁盘、网络等）使用情况并汇报给资源管理器和调度器。
ApplicationMaster负责和调度器协商合适的资源容器，跟踪这些容器的状态，监控其进程。
MRv2维护着和它的前一代稳定版本（hadoop-0.20.205）API的兼容性，这意味着，所有的MapReduce任务仍然可以不用改变就可以在MRv2框架上运行，只是需要编译一下。

@仪山湖