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1、JobTracker容易存在单点故障
2、JobTracker负担重，既要负责资源管理，又要进行作业调度；当需处理太多任务时，会造成过多的资源消耗。
3、当mapreduce job非常多的时候，会造成很大的内存开销，在
TaskTracker端，以mapreduce task的数目作为资源的表示过于简单，没有考虑到cpu以及内存的占用情况，如果两个大内存消耗的task被调度到了一块，很容易出现OutOfMemory异常。
4、在TaskTracker端，把资源强制划分为map task slot和reduce task slot，如果当系统中只有map task或者只有reduce task的时候，会造成资源的浪费。
1、ResourceManager：
包含两个组件，一个是调度器（Scheduler)，另一个是应用管理器（ASM）。RM是一个中心的服务，它做的事情是调度、启动每一个Job所属的ApplicationMaster、另外，监控ApplicationMaster的存在情况。
2、NodeManager：
是每个节点上的框架代理，主要负责启动应用所需的容器，监控资源（内存，CPU，磁盘，网络等）的使用情况并将之汇报给调度器。
3、ApplicaionManager：
主要负责接收作业，协商获取第一个容器用于执行ApplicationMaster和提供重启失败AM container的服务。
4、ApplicationMaster：
负责一个Job生命周期内的所有工作，类似老的框架中Job Tracker。但注意每一个Job（不是每一种）都有一个Application Master，它可以运行在ResourceManager以外的机器上。
1、Clien提交作业到ResourceManager，通常要指定应用程序ApplicationMaster是什么，ApplicationMaster的启动命令是什么，需要多少CPU、内存，外部资源等
2、ResourceManager根据需求，通过内部的一个调度器，为应用程序的ApplicationMaster寻找对应的资源，找到在某个NodeManager之后，
告诉这个NodeManager要启动这个ApplicationMaster的命令是什么，需要多少内存CPU等等。
3、NodeManager收到这个命令之后，启动这个ApplicaionMaster。
4、应用程序ApplicaionMaster启动之后，如果是MapReduce的ApplicaionMaster的话，那ApplicaionMaster作用就是将作业提交数据切分成一个个的Map和一个个的reduce，之后汇总各个map和reduce的资源总的需求，然后与ResourceManager进行通信，例如，申请10个CPU、10G内存。
ResourceManager会根据当前各个节点的资源使用情况，给ApplicaionMaster分配资源。（并不是一下子分配给他，而是一个动态的分配过程。）
5、如果当前有一个CPU和1G内存空闲，那么先分配给他，分配之后，ApplicaionMaster与对应的NodeManager通信告诉他，启动某个task（这个task的启动命令是什么，环境变量是什么），
6、NodeManager收到指令之后，根据这个描述（这个task的启动命令是什么，环境变量是什么），NodeManager启动task，被封装到Container一个独立的运行环境中，之后Task就运行起来了。
ClientService
是为普通用户提供的服务，它会处理来自客户端各种RPC请求，比如提交应用程序、终止应用程序，获取应用程序运行状态等
AdminService
YARN为管理员提供了一套独立的服务接口，以防止大量的普通用户请求使管理员发送的管理命令饿死，管理员可通过这些接口管理集群，比如动态更新节点列表，更新ACL列表，更新队列信息等。
NMLivelinessMonitor
监控NM是否活着，如果一个NodeManager在一定时间（默认10min）内未汇报心跳信息，则认为它死掉了，会将其从集群中移除。
NodesListManager
维护正常节点和异常节点列表，管理exlude（类似于黑名单）和inlude（类似于白名单）节点列表，这两个列表均是在配置文件中设置的，可以动态加载。
ResourceTrackerService
处理来自NodeManager的请求，主要包括两种请求：注册和心跳。
其中，注册是NodeManager启动时发生的行为，请求包中包含节点ID，可用的资源上限等信息，
而心跳是周期性行为，包含各个Container运行状态，运行的Application列表、节点健康状况（可通过一个脚本设置)，而ResourceTrackerService则为NM返回待释放的Container列表、Application列表等。
AMLivelinessMonitor
监控AM是否活着，如果一个ApplicationMaster在一定时间（默认为10min）内未汇报心跳信息，则认为它死掉了，它上面所有正在运行的Container将被认为死亡，AM本身会被重新分配到另外一个节点上（用户可指定每个ApplicationMaster的尝试次数，默认是1次）执行。
ApplicationMasterLauncher
与NodeManager通信，要求它为某个应用程序启动ApplicationMaster。
ApplicationMasterService
处理来自ApplicationMaster的请求，主要包括两种请求：注册和心跳。
其中，注册是ApplicationMaster启动时发生的行为，包括请求包中包含的所在节点，RPC端口号和tracking URL等信息；
而心跳是周期性行为，包含请求资源的类型描述、待释放的Container列表等，而AMS则为之返回新分配的Container、失败的Container等信息。
4、Application管理
ApplicationACLsManager
管理应用程序访问权限，包含两部分权限：查看和修改，查看主要指查看应用程序荃本信息，而修改则主要是修改应用程序优先级、杀死应用程序等。
RMAppManager
管理应用程序的启动和关闭。
ContainerAllocationExpirer
YARN**不允许AM获得Container后长时间不对其使用，因为这会降低整个集群的利用率。**当AM收到RM新分配的一个Container后，必须在一定的时间（默认为10min）内在对应的NM上启动该Container，否则，RM会回收该Container。
1、YARN的设计减小了JobTracker的资源消耗，并且让监测每一个Job子任务（tasks)状态的程序分布式化了，更安全、更优美。
2、在新的Yarn中，ApplicationMaster是一个可变更的部分，用户可以对不同的编程模型写自己的AppMst，让更多类型的编程模型能够跑在Hadoop集群中。
3、对于资源的表示以内存为单位，比之前以剩余slot数目更加合理。
4、MRv1中JobTracker一个很大的负担就是监控job下的tasks的运行状况，现在这个部分就扔给ApplicationMaster做了，
而ResourceManager中有一个模块叫做ApplicationManager，它是监测ApplicationMaster的运行状况，如果出问题，会在其他机器上重启。
5、Container用来作为YARN的一个资源隔离组件，可以用来对资源进行调度和控制。
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原文地址：http://blog.csdn.net/scgaliguodong123_/article/details/46603827
