YARN并不是下一代MapReduce（MRv2），下一代MapReduce与第一代MapReduce（MRv1）在编程接口、数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）是完全一样的，可认为MRv2

YARN并不是下一代MapReduce（MRv2），下一代MapReduce与第一代MapReduce（MRv1）在编程接口、数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）是完全一样的，可认为MRv2

mapreduce真的是门学问，遇到的问题逼着我把它从MRv1摸索到MRv2，从年前就牵挂在心里，连过年回家的旅途上都是心情凝重，今天终于在eclipse控制台看到了job completed successfully

YARN基本架构YARN是Hadoop2.0中的资源管理系统，它的基本设计思想是将MRv1中的JobTracker拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源管理器ResourceManager和每个应用程序特有的

1.MRv1的局限性  1)：扩展性差      MRv1中，Jobracker同事兼备了资源管理和作业控制（job的生命周期管理(task调度，跟踪task过程状态，task处理容错）两个功能。  

1.1 YARN基本架构YARN是Hadoop2.0中的资源管理系统，它的基本设计思想是将MRv1中的JobTracker拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源管理器ResourceManager和每个应用程序特有的

MRv1:当一个客户端向一个Hadoop集群发出一个请求时，此请求由JobTracker管理。JobTracker与NameNode联合将工作分发到离它所处理的数据尽可能近的位置。

问题导读1、Yarn对MRv1的改进有哪些？2、怎样对Yarn简单的内存配置？3、如何理解Yarn的资源抽象container？

Yarn简单介绍及内存配置 在这篇博客中，主要介绍了Yarn对MRv1的改进，以及Yarn简单的内存配置和Yarn的资源抽象container。

在MRv1中，对象之间的作用关系是基于函数调用实现的，当一个对象向另外一个对象传递消息时，会直接采用函数调用的方式，并且这个过程是串行的。

1.1YARN基本架构YARN是Hadoop2.0中的资源管理系统，它的基本设计思想是将MRv1中的JobTracker拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源管理器ResourceManager和每个应用程序特有的

1.1 YARN基本架构YARN是Hadoop2.0中的资源管理系统，它的基本设计思想是将MRv1中的JobTracker拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源管理器ResourceManager和每个应用程序特有的

hadoop-mapreduce-project：MapReduce框架的实现，在第一代MR即MRv1中，MapReduce由编程模型(map/reduce)、调度系统(JobTrac

1）引言针对MRv1在扩展性，可靠性，资源利用率和多框架的支持上存在着明显的不足，进而诞生了下一代的MapReduce的计算框架MapReduceVersion2,MRV1中有一个很大的问题就是把资源管理和作业调度都扔给了

1）引言针对MRv1在扩展性，可靠性，资源利用率和多框架的支持上存在着明显的不足，进而诞生了下一代的MapReduce的计算框架MapReduceVersion2,MRV1中有一个很大的问题就是把资源管理和作业调度都扔给了

文章思路：首先提出第一代MRv1的局限性，然后解释YARN是怎么克服这些局限性的，接着说了YARN的编程模型，说了YARN的组成，YARN的通信协议和YARN的运行过程。

MRv1的新旧API分别与MRv2的API兼容性分析1.基本概念   MRv1是Hadoop1.X中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker和TaskTracker

老的版本MRv1 Jobtracker中存在单点，功能比较多的问题，负责资源管理调度和job的生命周期管理(task调度，跟踪task过程状态，task处理容错)，这样当大量的任务需要处理时，

答：YARN并不是下一代MapReduce（MRv2），下一代MapReduce与第一代MapReduce（MRv1）在编程接口、数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）是完全一样的，可认为

一概述MRv1主要由编程模型(MapReduceAPI)、资源管理与作业控制块(由JobTracker和TaskTracker组成)和数据处理引擎(由MapTask和ReduceTask组成)三部分组成

 一概述    MRv1主要由编程模型(MapReduceAPI)、资源管理与作业控制块(由JobTracker和TaskTracker组成)和数据处理引擎(由MapTask和ReduceTask组成)

由于已经升级到Yarn，MRv2和MRv1在historyFile的处理上还是有些不同，在此做下简单的分析。    在MRv1

由于已经升级到Yarn，MRv2和MRv1在historyFile的处理上还是有些不同，在此做下简单的分析。在MRv1中，与此相关最重

另外，主要将Yarn和MRv1做详细对比，包括Yarn相对于MRv1的各种改进。最后，大概说说Yarn的工作流情况。二、Yarn和MRv1对比(1)扩展性对比。在MRv1中，JobTracker

另外，主要将Yarn和MRv1做详细对比，包括Yarn相对于MRv1的各种改进。最后，大概说说Yarn的工作流情况。二、Yarn和MRv1对比(1)扩展性对比。    在MRv1中，Jo

YARN资源管理系统 产生背景：     1.源于MRV1的几个缺陷       单点故障、扩展性受限、难以支持MR

YARN资源管理系统 产生背景：     1.源于MRV1的几个缺陷       单点故障、扩展性受限、难以支持MR

MRv1StormJobTrackerNimbusTaskTrackerSupervisorChildWorkerJobTopologyMap/ReduceSpout/BlotshuffleStreamgrouping

   上篇实战了HDFS的HA方案，这篇来实战一下MRv1的HA方案，还是基于上篇的环境来实战，原有的HDFSHA环境不做拆除。

前一篇文章部署了MRv1版本的MapReduce，现在我们尝试一下YARN版本的，节点服务部署信息如下：IPHostnameHDFSYARN 192.168.1.10U-1NamenodeResourceManager

上一篇部署了HDFS集群，这一篇我们来部署MRv1版本的MapReduce集群，节点服务部署信息如下：IPHostnameMRv1HDFS 192.168.1.10U-1JobtrackerNamenode

一概述   公司使用CDH4的环境，Job运行时环境选择的是MRV1，网络上搭建CDH4.4HDFS，MRV1HA环境的资料非常少。

 因为最近线上的hadoop集群从mrv1升级到mrv2了，监控模板也跟着变动了。。线上是200台左右的集群，模块采用了link的方式来添加，即一个模板下link大量的模块，然后主机添加到这个模板里。

因为最近线上的hadoop集群从mrv1升级到mrv2了，监控模板也跟着变动了。。线上是200台左右的集群，模块采用了link的方式来添加，即一个模板下link大量的模块，然后主机添加到这个模板里。

作用： RandomTextWriter是为了mock数据集的，做压测等，MRv1和MRv2的参数值不一样，不过其参数标示含义一样，我们以MRv2来做说明： 产生100G的数据： bin/hadoop

作用： RandomTextWriter是为了mock数据集的，做压测等，MRv1和MRv2的参数值不一样，不过其参数标示含义一样，我们以MRv2来做说明： 产生100G的数据： bin/hadoop

需求： 需要mock一批数据，基于数据做测试或者分析，RandomTextWriter可以满足需求，不过MRv1和MRv2的参数不是很一致。

需求： 需要mock一批数据，基于数据做测试或者分析，RandomTextWriter可以满足需求，不过MRv1和MRv2的参数不是很一致。

本文将分析HadoopMapReduce（包括MRv1和MRv2）的两种常见的容错场景，第一种是，作业的某个任务阻塞了，长时间占用资源不释放，如何处理？

最近一段时间，经常看到有人在微博上说，“很多公司暂时用不到YARN，因为一般公司的集群规模并未像Yahoo、Facebook那样达到几千台，甚至将来几万台”。这完全是一种错误的观念，在Hadoop高速发展的时代，必须更正。实际上，上述观念只看到了YARN的扩展性（Scalability），扩展性是可用可不用的特性，中小型公司将YARN部署到小集群（按照IBM观点，集群规模小于200台的称为中小规模

我们群无下限哦~~mapreduceonyarn(MRv2)mapreduceonyarn与MRv1在编程模型和数据处理引擎方面的实现是一样的，唯一的区别是运行时环境，mapreduceonyarn的运行时环境由

阿里巴巴的Hadoop集群，即云梯集群，分为存储与计算两个模块，计算模块既有MRv1，也有YARN集群，它们共

Hadoop实际用途主要是：运维、开发Hadoop组件：common、HDFS、MapReduce（mrv1，mrv2）Google核心技术（分四类，括号里是Hadoop对应组件）​分布式基础设施：GFS

总的来讲，以前的MR应用(MRv1)仍然支持不需要做任何修改。因此MRv2仍然大部分支持MRv1的应用，不过仍然需要代码改进和重构，一些api将被不推荐使用。

总的来讲，以前的MR应用(MRv1)仍然支持不需要做任何修改。因此MRv2仍然大部分支持MRv1的应用，不过仍然需要代码改进和重构，一些api将被不推荐使用。

通过yum安装hadoop-client后会生成软链接：MRv1：/usr/lib

通过yum安装hadoop-client后会生成软链接：   MRv1

老的版本MRv1 Jobtracker中存在单点，功能比较多的问题，负责资源管理调度和job的生命周期管理(task调度，跟踪task过程状态，task处理容错)，这样当大量的任务需要处理时，

正因为这样，Yarn得到了前所未有的关注，发展速度也比MRv1快。MRv1耗时有8年才使其稳定，而Yarn才发展了2年，就已经被许多公司采用。

YARN利用异步模型对MapReduce框架的一些关键逻辑结构（如JobInprogress、TaskInProgress等）进行了重写，相比于MRv1，具有更快地计算速度。