MapReduce v1的不足
- Jobtraker受内存限制，导致扩展性受限。因为其需要存储每个作业的信息。另一方面，其采用粗粒度的锁导致心跳时间边长。
- 中心化架构的通病，一旦Jobtraker崩溃，会导致整个集群崩溃。
- 以mapreduce为中心，MapReduce不支持其他的编程模型，如机器学习，图算法
- tasktraker的Map 槽和Reduce槽是固定的，不是动态分配的资源。
Yarn(yet another resource negotiator)
ResurceManager(RM)：
- 一个纯粹的调度器，专门负责集群中可用资源的分配和管理;
- 根据应用程序要求分配可用资源；
- 有可拔插的调度器（公平调度还是容量调度等）。
App Master (ApplicationMaster(AM))：
- 与RM协调资源与ＮＡ来协同工作来共同执行和监控container以其他们的资源消耗
- 与ＲＭ协商获取合适资源的container，并获取其状态，监控其进程。
- 可以为一个用于提供一个AppMaster，也可以为一组提供AppMaster，如pig, hive.
Container ：
- 分配给具体应用的资源抽象表现形式，包括内存、cpu、disk
NodeManager(NM)
- 负责节点本地资源的管理，包括启动应用程序的Container，监控它们的资源使用情况，并报告给RM
客户端（Client）
- 是集群中一个能向RM提交应用的实例，并且指定了执行应用所需要的AM类型
数据本地化的实现
数据节点和节点管理器NM运行在同一节点，保证数据块在本地。
客户端与资源管理器交互
应用管理器与节点管理器交互
