旧的MapReduce架构
- JobTracker: 负责资源管理，跟踪资源消耗和可用性，作业生命周期管理（调度作业任务，跟踪进度，为任务提供容错）
- TaskTracker: 加载或关闭任务，定时报告认为状态
此架构会有以下问题：
- JobTracker是MapReduce的集中处理点，存在单点故障
- JobTracker完成了太多的任务，造成了过多的资源消耗，当MapReduce job 非常多的时候，会造成很大的内存开销。这也是业界普遍总结出老Hadoop的MapReduce只能支持4000 节点主机的上限
- 在TaskTracker端，以map/reduce task的数目作为资&##x6E90;的表示过于简单，没有考虑到cpu/ 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OOM
- 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，也就集群资源利用的问题
总的来说就是单点问题和资源利用率问题
YARN架构
YARN就是将JobTracker的职责进行拆分，将资源管理和任务调度监控拆分成独立#x7ACB;的进程：一个全局的资源管理和一个每个作业的管理（ApplicationMaster） ResourceManager和NodeManager提供了计算资源的分配和管理，而ApplicationMaster则完成应用程序的运行
- ResourceManager: 全局资源管理和任务调度
- NodeManager: 单个节点的资源管理和监控
- ApplicationMaster: 单个作业的资源管理和任务监控
- Container: 资源申请的单位和任务运行的容器
架构对比
YARN架构下形成了一个通用的资源管理平台和一个通用的应用计算^#x5E73;台，避免了旧架构的单点问题和资源利用率问题，同时也让在其上运行的应用不再局限于MapReduce形式 |
