问题导读
1.hadoop1.x中mapreduce框架与yarn有什么共同点？
2.它们有什么不同点？
3.yarn中有哪些改变？
4.yarn中有哪些术语？
yarn是比较难懂的一个地方，也是很重要的一个组件，不止hadoop使用yarn，spark，storm也可以使用yarn。因此yarn的理解是非常重要的。如果刚开始学习，其实还是挺难懂的。因为很多的概念比较抽象。
相同点
hadoop2.x的发展是由于hadoop1.x的问题造成的。
那么是什么问题造成的。比较流行的说法是jobtracker的问题，比如单点故障，任务过重。我们知道了除了Jobtracker，同时还有一个TaskTracker。我们看下图：
上图中，有一个JobTracker，多个TaskTracker。
Yarn比较
我们在来看yarn
我们看到有一个ResourceManager，多个NodeManager。
也就是说hadoop1.x mapreduce框架与hadoop2.x yarn，他们的框架相同之处，都是分布式的。
再次总结相同处：
JobTracker一个，TaskTracker多个
resourceManager一个,NodeManager多个
不同点
既然他们框架结构是相同的，那么到底是什么原因，淘汰JobTracker机制。
这时候我们就需要看看JobTracker到底干了哪些事情。
再看上图：JobTacker概述
JobTacker其承担的任务有：接受任务、计算资源、分配资源、与DataNode进行交流。
在hadoop中每个应用程序被表示成一个作业，每个作业又被分成多个任务，JobTracker的作业控制模块则负责作业的分解和状态监控。
*最重要的是状态监控：主要包括TaskTracker状态监控、作业状态监控和任务状态监控。主要作用：容错和为任务调度提供决策依据。
TaskTracker概述
TaskTracker是JobTracker和Task之间的桥梁：一方面，从JobTracker接收并执行各种命令：运行任务、提交任务、杀死任务等；另一方面，将本地节点上各个任务的状态通过心跳周期性汇报给JobTracker。TaskTracker与JobTracker和Task之间采用了RPC协议进行通信
TaskTracker的功能：
1.汇报心跳：Tracker周期性将所有节点上各种信息通过心跳机制汇报给JobTracker。这些信息包括两部分：
*机器级别信息：节点健康情况、资源使用情况等。
*任务级别信息：任务执行进度、任务运行状态等。
2.执行命令：JobTracker会给TaskTracker下达各种命令，主要包括：启动任务(LaunchTaskAction)、提交任务(CommitTaskAction)、杀死任务(KillTaskAction)、杀死作业(KillJobAction)和重新初始化(TaskTrackerReinitAction)。
资源slot概述
slot不是CPU的Core，也不是memory chip，它是一个逻辑概念，一个节点的slot的数量用来表示某个节点的资源的容量或者说是能力的大小，因而slot是 Hadoop的资源单位。
hadoop中什么是slots
http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7562
yarn详解
Yarn的基本思想是拆分资源管理的功能，作业调度/监控到单独的守护进程
这里面出现了很多名词：
ResourceManager，NodeManager，ApplicationMaster，Container,同样下面亦是yarn结构图。
ResourceManager是全局的，负责对于系统中的所有资源有最高的支配权。
ApplicationMaster 每一个job有一个ApplicationMaster 。
NodeManager，NodeManager是基本的计算框架。
NodeManager 是客户端框架负责 containers, 监控他们的资源使用 (cpu, 内存, 磁盘, 网络) 和上报给 ResourceManager/Scheduler.
ApplicationMaster首先它是一个框架库，它的功能官网说的不够系统，大意，由于NodeManager 执行和监控任务需要资源，所以通过ApplicationMaster与ResourceManager沟通，获取资源。换句话说，ApplicationMaster起着中间人的作用。
转换为更专业的术语：AM负责向ResourceManager索要NodeManager执行任务所需要的资源容器，更具体来讲是ApplicationMaster负责从Scheduler申请资源，以及跟踪这些资源的使用情况以及任务进度的监控。
ResourceManager有两个组件：调度器和应用程序管理器。
调度器（Scheduler）是可插拔的，比如有Fair Scheduler、Capacity Scheduler等，当然调度器也可以自定义。
更多相关内容：
Hadoop YARN配置参数剖析(4)—Fair Scheduler、Capacity Scheduler相关参数
http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=5864
应用程序管理器
负责接收提交的任务，指定ApplicationMaster申请资源（container） ，协调并提供在ApplicationMaster容器失败时的重启功能。
而下图也是官网提供内容，大家可以参考下。
总结
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。这也是Yarn的进步。
YARN的配置与启动
通过 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop，仅仅是启动了 MapReduce 环境，我们可以启动 YARN ，让 YARN 来负责资源管理与任务调度。
首先修改配置文件 mapred-site.xml，这边需要先进行重命名：将mapred-site.xml.template文件改成mapred-site.xml
再进行编辑
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>./sbin/start-dfs.sh
）：
./sbin/start-yarn.sh # 启动YARN
./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver # 开启历史服务器，才能在Web中查看任务运行情况
jps
查看，可以看到多了 NodeManager 和 ResourceManager 两个后台进程。
启动 YARN 之后，运行实例的方法还是一样的，仅仅是资源管理方式、任务调度不同。观察日志信息可以发现，不启用 YARN 时，是 “mapred.LocalJobRunner” 在跑任务，启用 YARN 之后，是 “mapred.YARNRunner” 在跑任务。启动 YARN 有个好处是可以通过 Web 界面查看任务的运行情况：http://localhost:8088/cluster。
YARN的关闭
不启动 YARN 需重命名 mapred-site.xml
如果不想启动 YARN，务必把配置文件 mapred-site.xml 重命名，改成 mapred-site.xml.template，需要用时改回来就行。否则在该配置文件存在，而未开启 YARN 的情况下，运行程序会提示 “Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032” 的错误，这也是为何该配置文件初始文件名为 mapred-site.xml.template。
同样的，关闭 YARN 的脚本如下：
./sbin/stop-yarn.sh
./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
参考资源：
hadoop入门:第六章YARN文档概述
http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=17338
http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN.html
http://www.2cto.com/kf/201311/260826.html