【大数据名词4】yarn

Hadoop 的新 MapReduce 框架

Yarn是Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 框架（Yarn) 原理，优势，运作机制和配置方法等；着重介绍新的 yarn 框架相对于原框架的差异及改进；并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法。

Yarn它是Hadoop2.0的升级版。

Yarn的优点：

这个设计大大减小了 JobTracker（也就是现在的 ResourceManager）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。

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，可以参考 hadoop Yarn 官方配置模板中的 mapred-site.xml 配置。

对于资源的表示以内存为单位 ( 在目前版本的 Yarn 中，没有考虑 cpu 的占用 )，比之前以剩余 slot 数目更合理。

老的框架中，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 ApplicationsMasters( 注意不是 ApplicationMaster)，它是监测 ApplicationMaster 的运行状况，如果出问题，会将其在其他机器上重启。

Container 是 Yarn 为了将来作资源隔离而提出的一个框架。这一点应该借鉴了 Mesos 的工作，目前是一个框架，仅仅提供 java 虚拟机内存的隔离 ,hadoop 团队的设计思路应该后续能支持更多的资源调度和控制 , 既然资源表示成内存量，那就没有了之前的 map slot/reduce slot 分开造成集群资源闲置的尴尬情况。