YARN与MapReduce的异同

YARN和MapReduce不是并列关系，而是演进关系。
核心结论：YARN是下一代Hadoop的资源管理平台，而MapReduce是运行在YARN之上的一种计算框架。
下面通过一个表格和详细解释来阐述它们的异同。
核心关系比喻
Hadoop 1.0时代：MapReduce既当老板（管理资源）又当工人（执行计算）。 
Hadoop 2.0/3.0时代：YARN成为专门的老板（负责集群资源管理），而MapReduce降级为一名工人（只负责MapReduce计算），
同时还可以有其他的“工人”（如Spark、Flink）为同一个“老板”工作。

异同对比表
维度	MapReduce (作为计算框架)								YARN
定位与角色	|一种分布式计算模型和框架					 |统一的资源管理和作业调度平台
核心职责	|1. 定义数据处理逻辑（Map和Reduce函数）      |1. 管理整个集群的资源（CPU、内存）
			|2. 处理数据分区、排序、洗牌等               |2. 为所有应用程序调度资源
			|3. 管理单个MapReduce作业的生命周期	         |3. 监控NodeManager健康
在Hadoop生态中的位置	|Hadoop 1.0的核心，既是计算框架又是资源管理器。 |Hadoop 2.0+ 的核心，成为集群的操作系统内核。
						|在Hadoop 2.0+中，变为运行在YARN之上的一个应用。	
架构设计	主从架构：                                   |双层架构：
            - JobTracker (主)：管理资源与作业调度        |- ResourceManager (全局主)：管理所有资源
            - TaskTracker (从)：执行任务	             |- NodeManager (每个节点从)：管理单节点资源
                                                         |- ApplicationMaster (每个应用主)：管理单个应用
可扩展性	|差。JobTracker单点瓶颈，集群规模上限约4000节点。	|好。ResourceManager负担轻，集群可扩展至上万节点。
通用性		|差。只能运行MapReduce作业。				|极强。可以运行多种计算框架，如MapReduce, Spark, Flink, Tez等。
资源利用率	|低。资源被静态划分为Map Slot和Reduce Slot，无法共享。	|高。资源动态分配，按需申请，不同框架共享集群资源。

#详细阐述
一、Hadoop 1.0 的时代：MapReduce “一身二职”
在Hadoop 1.0中，MapReduce的含义是宽泛的，它包含了两部分：
计算框架：Map和Reduce的编程模型。
资源调度系统：由 JobTracker 和 TaskTracker 组成。
JobTracker：单点负责资源管理（哪个TaskTracker有空闲槽位）和作业调度（先运行哪个任务，失败任务的重试等）。
TaskTracker：定期向JobTracker汇报心跳，并执行它分配的任务。

这种架构的弊端非常明显：
单点故障：JobTracker挂了，整个集群就瘫痪了。
扩展性瓶颈：JobTracker需要管理所有任务和资源，压力巨大，限制了集群规模。
资源浪费：Map Slot和Reduce Slot不能混用，可能导致一边槽位紧张，另一边闲置。
框架锁定：整个集群只能为MapReduce服务，无法运行其他计算框架。

二、Hadoop 2.0 的时代：YARN 成为“集群操作系统”
为了解决上述问题，YARN应运而生。它的核心思想是：将资源管理和作业调度/监控的功能分离开。
YARN 接管了资源管理的职责，成为一个独立的、通用的资源管理平台。
MapReduce 则退化为一个纯粹的计算框架，它只需要专注于如何实现Map和Reduce逻辑。
在新的架构下，一个MapReduce作业的运行流程是这样的：
客户端提交MapReduce作业到YARN的ResourceManager。
ResourceManager在某个NodeManager上启动一个特殊的容器，这个容器里运行的是 MapReduce ApplicationMaster。
这个 MapReduce ApplicationMaster 负责这个MapReduce作业的全部生命周期管理（类似于1.0中的JobTracker，但只负责这一个作业）。
ApplicationMaster向ResourceManager申请资源（容器）。
申请到资源后，ApplicationMaster与对应的NodeManager通信，启动MapTask或ReduceTask（在这些容器中运行）。
ApplicationMaster监控所有任务的运行状态，在任务失败时重新申请资源以重试。

三、相同点
尽管定位不同，但它们也有共同的目标和背景：
同为Hadoop核心组件：都是Apache Hadoop项目的重要组成部分。
设计目标：都是为了解决大规模数据的分布式处理问题。
容错性：都设计了良好的容错机制，能够处理节点故障和数据丢失。
数据 locality：都强调“计算向数据移动”，尽量在存储数据的节点上执行任务，以减少网络传输。

总结
YARN不是MapReduce的替代品，而是其底层架构的革新者。它让MapReduce从繁重的资源管理工作中解脱出来，专心做它擅长的批量计算。
YARN的价值在于“解耦”，它让Hadoop从一个单一的批处理系统，演变成了一个可以支持多种计算框架（流处理、交互式查询、图计算等）的通用大数据平台。
可以说，没有YARN，Hadoop很可能已经被Spark、Flink等更先进的框架所取代。正是因为YARN的出现，
Hadoop才能持续焕发活力，成为大数据生态系统不可或缺的基石。