编者按：对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说，Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架，对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述，随着需求的发展，Yarn 框架浮出水面， @依然光荣复兴的 博客给我们做了很详细的介绍，读者通过本文中新旧 Hadoop MapReduce 框架的对比，更能深刻理解新的 yarn 框架的技术原理和设计思想。 背景

首先在yarn-site.xml中，将配置参数yarn.resourcemanager.scheduler.class设置为org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler。Fair Scheduler的配置选项包括两部分，其中一部分在yarn-site.xml中，主要用于配置调度器级别的参

简介： 本文介绍了 Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 框架（Yarn) 原理，优势，运作机制和配置方法等；着重介绍新的 yarn 框架相对于原框架的差异及改进；并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法。 读者通过本文中新旧 hadoop map-reduce 框架的对比，更能深刻理解新的 yarn 框架的技术原理和

(注：本文章主要翻译自Hortonworks官方博客的“Apache Hadoop YARN – NodeManager”，红色部分为我的注解。）NodeManager（NM）是YARN中每个节点上的代理，它管理Hadoop集群中单个计算节点，包括与ResourceManger保持通信，监督Container的生命周期管理，监控每个Container的资源使用（内存、CPU等）