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旧版本MapReduce中的JobTracker/TaskTracker在可扩展性、内存消耗、可靠性和线程模型方面存在很多问题，需要开发者做很多调整来修复。
Hadoop的开发者对这些问题进行了Bug修复，可是由此带来的成本却越来越高，为了从根本上解决旧MapReduce存在的问题，同时也为了保障Hadoop框架后续能够健康地发展，从Hadoop 0.23.0版本开始，Hadoop的MapReduce框架就被动了“大手术”，从根本上发生了较大变化。同时新的Hadoop MapReduce框架被命名为MapReduce V2，也叫YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）。
yarn的优点：
1.与旧MapReduce作比较，YARN采用了一种分层的集群框架。
2·解决了NameNode的单点故障问题，可以通过配置NameNode高可用来解决。
3.·提出了HDFS联邦，通过HDFS联邦可以使多个NameNode分别管理不同的目录，从而实现访问隔离及横向扩展。
4.·将资源管理和应用程序管理分离开，分别由ResouceManager和ApplicationMaster负责。
5.·具有向后兼容的特点，运行在MR1上的作业不需要做任何修改就可以运行在YARN上。
6.·YARN是一个框架管理器，用户可以将各种计算框架移植到YARN上，统一由YARN进行管理和资源调度。目前支持的计算框架有MapReduce、Storm、Spark和Flink等。
在YARN中，ResourceManager进程完成整个集群的资源管理和调度 ，而Application Master进程则负责应用程序的相关事务，如任务调度、容错和任务监控等。
系统中所有应用资源调度的最终决定权由ResourceManager担当。
每个应用的ApplicationMaster实际上是框架指定的库，其从ResourceManager调度资源并和Node Maneger一同执行监控任务，NodeManager会通过心跳信息向ResourceManager汇报自己所在节点的资源使用情况，如图7.1所示。
ResourceManager进程包含两个主要内容：Scheduler和ApplicationManager。
Scheduler依据容量和队列等类似的约束分配资源到运行的不同应用中。Scheduler是一个纯调度器，它不监督也不跟踪应用的状态。同样地，它不确保重启由应用失败或硬件失败所造成的失败任务。Scheduler根据应用所需的资源执行调度，调度内存、CPU、硬盘和网络等资源到Container中。
ApplicationManager进程负责接收作业提交，协商首个Container执行应用指定的ApplicationManager并提供重启失败的ApplicationManager Container的服务。
每个机器上的NodeManager作为框架代理，负责监控Container资源使用的监控并提供类似ResourceManager或者Scheduler之类提供的报告。
每个应用的ApplicationMaster进程负责协调Scheduler上合适的资源容器，并跟踪容器状态和监控执行。
YARN的工作流程主要分为以下几个步骤。
（1）用户向YARN中的Resource Manager提交应用程序，包括用户程序、启动ApplicationMaster命令和ApplicationMaster程序等。
（2）ResourceManager为应用程序分配Container，随后与Container所在的NodeManager进行通信，并且由NodeManager在Container中启动对应的ApplicationMaster。
（3）ApplicationMaster会在ResourceManager中进行注册，这样用户就能够通过ResourceManager来查看应用程序的运行情况，然后它会为这个应用程序的各项任务申请资源，同时监控其运行状态直到结束。
（4）ApplicationMaster采用的是轮询方式，基于RPC协议向ResourceManager申请和获取所需要的资源。
（5）在ApplicationMaster申请到资源后，它会和申请到的Container所对应的NodeManager进行交互通信，同时要求在该Container中启动任务。
（6）NodeManager为要启动的任务准备好运行环境，并且将启动命令写在一个脚本中，通过该脚本来运行任务。
（7）每个任务基于RPC协议向对应的ApplicationMaster汇报自己的运行状态与进度，以便让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，这样就可以在任务运行失败时重启任务。
（8）在应用程序运行完之后，其对应的ApplicationMaster会通过与ResourceManager通信来要求注销和关闭自己。
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