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HDFS
前面介绍了hadoop的分布式存储框架（HDFS），这个框架解决了大数据存储的问题，这是第一步。知道海量数据如何存储后，脚步不能停留，下一步要设计一个框架，用来玩（计算）这些数据时，资源（计算机集群）该如何调度，比如已知1PB的数据存储在了集群（1000台电脑组成）中的10台计算机（DataNode）中，现在要对这些数据进行Map和Reduce计算，该如何做呢？
在理解以下知识前，需要理解一些知识点。任何应用，比如打开一个word文档，打开QQ，都会占用一定的系统资源（CPU，内存，网络资源等），也就是应用要想正常运行就必须分配给它一定的资源，是谁负责分配给QQ软件资源的，一般都是操作系统内核中的资源调度器。
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MapReduce1.0计算框架
通俗地讲，首先找到HDFS中的NameNode，因为这个节点可以提供我们1PB的数据都分布存储在哪些计算机中，找到后，直接去这些计算机上进行map和reduce计算就行了。
知道这个基本目标后，理解MapReduce的计算框架就会很简单，因为分布式框架的基本思想一般是Master-Slave模式，所以它也不例外，拿出一个进程作为Master，就是JobTracker，运行和监控MapReduce的Job，负责将Task分配给TaskTracker，TaskTracker是什么？
TaskTracker是一个hadoop计算进程，运行在hadoop集群的DataNode节点上。TaskTracker的主要任务是运行JobTracker分配给它的实际计算任务，如运行Map、Reduce函数，Shuffle过程。TaskTracker任务具体运行在一组slots上，slots的数量可以配置，一般slots的数量会配置成和这台机器的CPU核心数量一致，TaskTracker被分配的task数量决定于当前还有多少个空闲的slots。当TaskTracker收到JobTracker分配的一个Task时，JobTracker会为这个Task单独启动一个jvm进程，也就是说，每个map、reduce任务都会单独运行在一个jvm进程中。TaskTracker在运行task的过程中会向JobTracker发送心跳信息，以此报告给JobTracker自己是否还活着。
当一个client向JobTracker提交任务时，具体过程如下：
- client提交任务，JobTracker会接收Job请求；
- JobTracker根据Job的输入参数向NameNode请求包含这些文件数据块的DataNode节点列表；
- JobTracker确定Job的执行计划：确定执行此job的Map、Reduce的task数量，并且分配这些task到离数据块最近的节点上；
- JobTracker提交所有task到每个TaskTracker节点。TaskTracker会定时向JobTracker发送心跳，若一定时间没有收到心跳，JobTracker认为这个TaskTracker节点失败，然后JobTracker会把此节点上的task重新分配到其它节点上；
- 一旦所有的task执行完成，JobTracker会更新job状态为完成，若一定数量的task总数执行失败，这个job就会被标记为失败；
- JobTracker发送job运行状态信息给Client端，完成闭环。
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MapReduce1.x的主要缺点
在MapReduce1.x中，JobTracker同时负责job的监控和系统资源的分配；Hadoop架构只支持MapReduce类型的job，所以它不是一个通用的框架，JobTracker和TaskTracker组件是深度耦合的。
根据设计模式中单一职责的原则，在MapReduce2.x，即Yarn中得到了解决，下面看下Yarn框架。
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MapReduce2.0（Yarn）框架
在Yarn中把job的概念换成了application，因为在新的Hadoop2.x中，运行的应用不只是MapReduce了，还有可能是其它应用如一个DAG（有向无环图Directed Acyclic Graph，例如storm应用），还能很方便的管理诸如Hive、Hbase、Pig、Spark/Shark等应用。
这种新的架构设计能够使得各种类型的应用运行在Hadoop上面，并通过Yarn从系统层面进行统一的管理，各种应用就可以互不干扰的运行在同一个Hadoop系统中，Yarn的地位相当于windows和linux操作系统的地位，这些操作系统的内核管理运行在它上面的各种进程，比如QQ，Chrom浏览器进程。
Yarn如何完成以上功能的？
Yarn，也就是二代MapReduce，主要的思想如下：
The fundamental idea of YARN is to split up the functionalities of resource management and job scheduling/monitoring into separate daemons. The idea is to have a global ResourceManager (RM) and per-application ApplicationMaster (AM). An application is either a single job or a DAG of jobs.
把一代MapReduce的JobTracker同时做的两件事（资源调度和Job监控）分开，资源管理交给ResourceManager去做，Job监控交给基于应用（类比于原来一代MapReduce中的Job）的App Master(AM)去做。
下面看下，ResourceManager和Application Master如何实现上述功能的？
4.1 ResourceManager
ResourceManage里头主要包括两个组件：Scheduler 和 ApplicationManager。
4.1.1 Scheduler
Scheduler是一个纯粹的资源调度器，负责协调集群中各个应用的资源分配，保障整个集群的运行效率。
补充：
Yarn中将资源抽象出了一个模型：Container，是Yarn框架的计算单元，是具体执行应用（如map task、reduce task）的基本单位，一个Container就是一组分配的系统资源，比如CPU，内存，磁盘、网络等资源。Container和集群节点的关系是：一个节点会运行多个Container，但一个Container不会跨节点。
4.1.2 ApplicationManager
另一个组件ApplicationManager主要负责：
- 接收应用的提交请求，为应用分配第一个Container来运行ApplicationMaster，
- 负责监控ApplicationMaster，在遇到失败时重启ApplicationMaster运行的Container。
4.2 Application Master
还记得一代MapReduce1.x中，JobTracker负责job的监控。而在MapReduce2中，每个应用的管理、监控交由相应的分布在集群节点NodeManager中的ApplicationMaster，如果某个ApplicationMaster失败，ResourceManager还可以重启它，这大大提高了集群的拓展性。
App master实例是在Container中启动起来的。App Master向ResourceManager进行注册，注册之后客户端就可以查询ResourceManager获得自己ApplicationMaster的详细信息，以后就可以和自己的ApplicationMaster直接交互了。
在应用程序运行期间，提交应用的client主动和Application Master交流获得应用的运行状态、进度更新等信息。
4.3 NodeManager
每个节点都会有自己的NodeManager，NodeManager管理这个节点上的资源分配和监控运行节点的健康状态，这是与一代MapReduce不同的地方，一代中统一由JobTracker集中管理。
NodeManager是一个slave服务：它负责接收ResourceManager的资源请求，然后交给Container，相关的应用运行在这个Container中。同时，它还负责监控并报告Container的使用信息给ResourceManager。
Yarn的架构示意图如下，应用（如map,reduce操作等）运行在Container中，NodeManager定时汇报自己的状态给ResourceManager，App master也汇报自己的状态给ResourceManager中的App manager。
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MapReduce2.0的优势
Yarn框架相对一代的MapReduce有如下的优势，这些都在上文中做过阐述，具体如下：
- 大大减小了 ResourceManager 的资源消耗，因为有很多任务都分布到NodeManager节点上了；
- ApplicationMaster 是一个可变更的部分，用户可以定制App master，让更多类型的编程模型能够跑在 Hadoop 集群中；
- 一代框架中，JobTracker 一个很大的负担就是监控 JobTracker 的运行状况，现在，这个部分就扔给 ApplicationMaster 做了，各个App master的运行情况交给ResourceManager 中的组件ApplicationsManager负责监测 ApplicationMaster 的运行状况。
- 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 。
