Hadoop为什么会有Yarn

Hadoop2.x较Hadoop1.x来说，变化非常大，主要主要体现在Hadoop2.x引入了“Yarn”这个核心部件。

hadoop1.x有两大部件，HDFS和MadpReduce，其中HDFS（Hadoop Distributed Files System）用于分布式存储文件，由一个NameNode和多个DateNode组成，便于集群中各机器从上面读取和写入文件（数据），MadpReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成，两个核心任务，Map负责对数据块的分片，Reduce对Map进程出来的结果进行聚合，排序，写入到HDFS中。从上图中，对于hadoo1.x来说，HDFS和MapReduce是两个相互依赖的关系，而对于hadoop2.x，在HDFS和MapReduce之间增加了Yarn部件，这个暂且可以理解为是一个“管理平台”，MapReduce就变成了一个可插拔的“插件”，它不仅仅允许hadoo自身的部件使用，还允许其他的数据处理插件接入到hadoop的生态上，如spark。

为什么要引入yarn呢？

首先，简单了解hadoop1.x的MapReduce工作原理：

为了更好的理解，我们就需要跟hadoop1.x比较：

为何要使用yarn。

我们看到JobTracker的功能被分散到各个进程中包括ResourceManager和NodeManager：

比如监控功能，分给了NodeManager，和Application Master。

ResourceManager里面又分为了两个组件：调度器及应用程序管理器。

也就是说Yarn重构后，JobTracker的功能，被分散到了各个进程中。同时由于这些进程可以被单独部署所以这样就大大减轻了单点故障，及压力。

同时我们还看到Yarn使用了Container，而hadoop1.x中使用了slot。slot存在的缺点比如只能map或则reduce用。Container则不存在这个问题。