第一次接触Hadoop的时候，启动hadoop出现的节点是：
NameNode
SecondaryNameNode
JobTracker
TaskTracker
DataNode
NameNode
如今启动hadoop出现的节点是：
SecondaryNameNode
NodeManager
ResourceManager
NameNode
DataNode
发现现在的Hadoop中，JobTracker和TaskTracker消失了，多了NodeManager和ResourceManager
后来一查，发现原来Hadoop的框架已经发生了变化。
下面着重介绍下新的hadoop的框架，Yarn。
Hadoop是开源分布式文件存储及处理框架，
首先先整理下原MapReduce的流程以及设计思路：
1.首先用户程序（JobClient）提交了一个job，job的信息会发送到JobTracker中，JobTracker是MapReduce框架的中心，
需要与集群中的机器定时通信（heartbeat），需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上，需要管理所有job失败、重启等操作。
2.TaskTracker是MapReduce集群中每台机器都有的一个部分，他做的事情主要是监视自己所在机器的资源情况
3.TaskTracker同时监视当前机器的tasks运行状况。TaskTracker需要把这些信息通过heartbeat发送给JobTracker，
JobTracker会搜集这些信息以给新提交的job分配运行在哪些机器上。
下面几张图便于理解：
MapReduce运行：
首先是客户端要编写好mapreduce程序，配置好mapreduce的作业也就是job，
接下来就是提交job了，提交job是提交到JobTracker上的，这个时候JobTracker就会构建这个job，具体就是分配一个新的job任务的ID值，
接下来它会做检查操作，这个检查就是确定输出目录是否存在，如果存在那么job就不能正常运行下去，JobTracker会抛出错误给客户端，
接下来还要检查输入目录是否存在，如果不存在同样抛出错误，如果存在JobTracker会根据输入计算输入分片（Input Split），如果分片计算不出来也会抛出错误，这些都做好了JobTracker就会配置Job需要的资源了。
分配好资源后，JobTracker就会初始化作业，初始化主要做的是将Job放入一个内部的队列，让配置好的作业调度器能调度到这个作业，作业调度器会初始化这个job，初始化就是创建一个正在运行的job对象（封装任务和记录信息），以便JobTracker跟踪job的状态和进程。
初始化完毕后，作业调度器会获取输入分片信息（input split），每个分片创建一个map任务。接下来就是任务分配了，这个时候tasktracker会运行一个简单的循环机制定期发送心跳给jobtracker，心跳间隔是5秒，程序员可以配置这个时间，心跳就是jobtracker和tasktracker沟通的桥梁，
通过心跳，jobtracker可以监控tasktracker是否存活，也可以获取tasktracker处理的状态和问题，同时tasktracker也可以通过心跳里的返回值获取jobtracker给它的操作指令。任务分配好后就是执行任务了。在任务执行时候jobtracker可以通过心跳机制监控tasktracker的状态和进度，同时也能计算出整个job的状态和进度，而tasktracker也可以本地监控自己的状态和进度。
当jobtracker获得了最后一个完成指定任务的tasktracker操作成功的通知时候，jobtracker会把整个job状态置为成功，然后当客户端查询job运行状态时候（注意：这个是异步操作），客户端会查到job完成的通知的。如果job中途失败，mapreduce也会有相应机制处理，一般而言如果不是程序员程序本身有bug，mapreduce错误处理机制都能保证提交的job能正常完成。
但是随着分布式系统集群的规模和工作负荷的增长，原框架出现许多问题，主要表现形式如下：
1.JobTracker是MapReduce的集中处理点，存在单点故障。
2.JobTracker 完成了太多的任务，造成了过多的资源消耗，当 map-reduce job 非常多的时候，会造成很大的内存开销，
潜在来说，也增加了 JobTracker fail 的风险，这也是业界普遍总结出老 Hadoop 的 Map-Reduce 只能支持 4000 节点主机的上限。
3.在 TaskTracker 端，以 map/reduce task 的数目作为资源的表示过于简单，没有考虑到 cpu/ 内存的占用情况，
如果两个大内存消耗的 task 被调度到了一块，很容易出现 OOM。
4.在 TaskTracker 端，把资源强制划分为 map task slot 和 reduce task slot, 如果当系统中只有 map task 或者只有 reduce task 的时候，会造成资源的浪费，也就是前面提过的集群资源利用的问题。
5.源代码层面分析的时候，会发现代码非常的难读，常常因为一个 class 做了太多的事情，代码量达 3000 多行，，造成 class 的任务不清晰，增加 bug 修复和版本维护的难度。
6.从操作的角度来看，现在的 Hadoop MapReduce 框架在有任何重要的或者不重要的变化 ( 例如 bug 修复，性能提升和特性化 ) 时，都会强制进行系统级别的升级更新。更糟的是，它不管用户的喜好，强制让分布式集群系统的每一个用户端同时更新。这些更新会让用户为了验证他们之前的应用程序是不是适用新的 Hadoop 版本而浪费大量时间。
新的框架----YARN
重构根本的思想是将 JobTracker 两个主要的功能分离成单独的组件，
这两个功能是资源管理和任务调度 / 监控。
新的资源管理器ResourceManager全局管理所有应用程序计算资源的分配，每一个应用的 ApplicationMaster 负责相应的调度和协调。
一个应用程序无非是一个单独的传统的 MapReduce 任务或者是一个 DAG( 有向无环图 ) 任务。
ResourceManager 和每一台机器的节点管理服务器能够管理用户在那台机器上的进程并能对计算进行组织。
事实上，每一个应用的 ApplicationMaster 是一个详细的框架库，它结合从 ResourceManager 获得的资源和 NodeManager 协同工作来运行和监控任务。
上图中 ResourceManager 支持分层级的应用队列，这些队列享有集群一定比例的资源。从某种意义上讲它就是一个纯粹的调度器，它在执行过程中不对应用进行监控和状态跟踪。同样，它也不能重启因应用失败或者硬件错误而运行失败的任务。
ResourceManager 是基于应用程序对资源的需求进行调度的 ; 每一个应用程序需要不同类型的资源因此就需要不同的容器。资源包括：内存，CPU，磁盘，网络等等。可以看出，这同现 Mapreduce 固定类型的资源使用模型有显著区别，它给集群的使用带来负面的影响。资源管理器提供一个调度策略的插件，它负责将集群资源分配给多个队列和应用程序。调度插件可以基于现有的能力调度和公平调度模型。
上图中 NodeManager 是每一台机器框架的代理，是执行应用程序的容器，监控应用程序的资源使用情况 (CPU，内存，硬盘，网络 ) 并且向调度器汇报。
每一个应用的 ApplicationMaster 的职责有：向调度器索要适当的资源容器，运行任务，跟踪应用程序的状态和监控它们的进程，处理任务的失败原因。
新旧Hadoop MapReduce框架对比
让我们来对新旧 MapReduce 框架做详细的分析和对比，可以看到有以下几点显著变化：
首先客户端不变，其调用 API 及接口大部分保持兼容，这也是为了对开发使用者透明化，使其不必对原有代码做大的改变 ( 详见 2.3 Demo 代码开发及详解)，但是原框架中核心的 JobTracker 和 TaskTracker 不见了，取而代之的是 ResourceManager, ApplicationMaster 与 NodeManager 三个部分。
我们来详细解释这三个部分，
首先 ResourceManager 是一个中心的服务，它做的事情是调度、启动每一个 Job 所属的 ApplicationMaster、另外监控 ApplicationMaster 的存在情况细心的读者会发现：Job 里面所在的 task 的监控、重启等等内容不见了。这就是 AppMst 存在的原因。
ResourceManager 负责作业与资源的调度。接收 JobSubmitter 提交的作业，按照作业的上下文 (Context) 信息，以及从 NodeManager 收集来的状态信息，启动调度过程，分配一个 Container 作为 App Mstr
NodeManager 功能比较专一，就是负责 Container 状态的维护，并向 RM 保持心跳。
ApplicationMaster 负责一个 Job 生命周期内的所有工作，类似老的框架中 JobTracker。但注意每一个 Job（不是每一种）都有一个 ApplicationMaster，它可以运行在 ResourceManager 以外的机器上。
Yarn 框架相对于老的 MapReduce 框架什么优势呢？我们可以看到：
1.这个设计大大减小了 JobTracker（也就是现在的 ResourceManager）的资源消耗，并且让监测每一个 Job 子任务 (tasks) 状态的程序分布式化了，更安全、更优美。
2.在新的 Yarn 中，ApplicationMaster 是一个可变更的部分，用户可以对不同的编程模型写自己的 AppMst，让更多类型的编程模型能够跑在 Hadoop 集群中，可以参考 hadoop Yarn 官方配置模板中的 mapred-site.xml 配置。
3.对于资源的表示以内存为单位 ( 在目前版本的 Yarn 中，没有考虑 cpu 的占用 )，比之前以剩余 slot 数目更合理。
4.老的框架中，JobTracker 一个很大的负担就是监控 job 下的 tasks 的运行状况，现在，这个部分就扔给 ApplicationMaster 做了，而 ResourceManager 中有一个模块叫做 ApplicationsMasters( 注意不是 ApplicationMaster)，它是监测 ApplicationMaster 的运行状况，如果出问题，会将其在其他机器上重启。
5.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 ,hadoop 团队的设计思路应该后续能支持更多的资源调度和控制 , 既然资源表示成内存量，那就没有了之前的 map slot/reduce slot 分开造成集群资源闲置的尴尬情况。