13、MapReduce与YARN：大数据处理框架的演进与比较

MapReduce与YARN：大数据处理框架的演进与比较

在大数据处理领域，MapReduce和YARN是两个重要的框架。下面将详细介绍它们的特点、工作原理、差异以及性能对比。

1. MapReduce概述

MapReduce是一种适合大规模数据搜索、挖掘、分析和机器学习的编程模式。由于函数表达式和向量编程语言之间的共性，它在处理TB和PB级数据时具有明显优势，尤其在处理TB级海量数据方面表现出色。然而，MapReduce并非万能，存在以下三个方面的不足：
- 处理紧密耦合任务效率低 ：主要适用于松散耦合的数据处理，对于难以分解为多个独立子任务的紧密耦合计算任务效率极低。
- 不支持迭代计算 ：无法明确支持迭代计算。
- 不适合流计算和实时分析 ：是一种离线计算框架，不适合流计算和实时分析。

2. MapReduce V1研究

2.1 工作原理

MapReduce采用“分而治之，然后整合”的思想。Hadoop将一个大任务分解为多个小任务，然后并行执行。每个MapReduce任务初始化为一个Job，可分为Map阶段和Reduce阶段，这两个阶段由两个函数表示：
- Map函数 ：接收一组 输入，然后生成相同的一组 中间输出。
- Reduce函数 ：执行Reduce任务的机器挖掘具有相同Key的 数据，然后将其传递给Reduce函数。Reduce函数接收一组 作为输入，对值进行集合处理并输出结果，输