MapReduce1.x与MapReduce2.x差异

　　1.图解

　　2.JobTracker

　　　　主节点，单点，负责调度所有的作用和监控整个集群的资源负载。

　　3.TaskTracker

　　　　从节点，自身节点资源管理和JobTracker进行心跳联系，汇报资源和获取task。

　　4.Client

　　　　以作业为单位，规划作业计算分布，提交作业资源到HDFS，最终提交作业到JobTracker。

　　1.JobTracker负载过重，存在单点故障。

　　2.资源管理和计算调度强耦合，其它计算框架难以复用其资源管理。

　　3.不同框架对资源不能全局管理。

　　1.图解

　　2.ResourceManager

　　　　主节点，负责整个集群的资源管理。

　　3.NodeManager

　　　　与ResourceManager汇报资源，管理Container生命周期，计算框架中的角色都以Container表示。

　　4.Container

　　　　默认NodeManager启动线程监控Container大小，超出申请资源额度会kill掉。支持Linux内核的Cgroup。

　　5.Client

　　　　ResourceManager-client：请求资源创建ApplicationMaster-client。

　　　　ApplicationMaster-client：与ApplicationMaster交互。

　　YARN【Yet Another Resource Negotiator】：Hadoop 2.0新引入的资源管理系统，直接从MRv1演化而来的。

　　核心思想：将MRv1中JobTracker的资源管理和任务调度两个功能分开，分别由ResourceManager和ApplicationMaster进程实现：

　　　　1.ResourceManager：负责整个集群的资源管理和调度。

　　　　2.ApplicationMaster：负责应用程序相关的事务，比如任务调度、任务监控和容错等。

　　YARN的引入，使得多个计算框架可运行在一个集群中每个应用程序对应一个ApplicationMaster 目前多个计算框架可以运行在YARN上，比如MapReduce、Spark、Storm等。

巴特西