YARN与MapReduce，它们在数据处理中扮演着怎样不同的角色？

Yarn（Yet Another Resource Negotiator）和MapReduce都是Apache Hadoop框架中的重要组成部分，它们在处理大规模数据集的分布式计算方面发挥着关键作用，它们在功能和角色上有明显的区别。

Yarn的角色和功能

Yarn是Hadoop的资源管理层，它的主要职责是管理和调度计算资源，Yarn分离了资源管理与计算两方面的功能，使得Hadoop可以更高效地运行各种数据处理模型，如MapReduce、Spark等。

主要组件：

1、ResourceManager：全局的资源调度器，负责接收来自客户端的应用程序请求，并协调集群中的NodeManager。

2、NodeManager：每个节点上的代理，负责启动和监控容器，并向ResourceManager报告使用情况和健康状况。

3、Container：Yarn中的抽象概念，用于封装一定数量的资源（CPU、内存等），在Container中运行具体的应用程序任务。

MapReduce的角色和功能

MapReduce是一个编程模型和一个用于处理和生成大数据集的相关实现，用户需编写两个函数：一个map函数，将输入数据映射到中间键值对；一个reduce函数，将这些中间结果合并以得到最终输出。

主要组件：

1、JobTracker：负责资源监控和作业调度，在Hadoop 2.x之后，此角色由Yarn的ResourceManager承担。

2、TaskTracker：在各个节点上执行任务，跟踪任务状态，并在Hadoop 2.x之后被NodeManager替代。

工作流程：

1、提交作业至Yarn。

2、ResourceManager协商资源，并在NodeManager上启动Container。

3、在Container内执行MapReduce作业的各个阶段（Map、Shuffle、Sort、Reduce）。

对比表格

特性	Yarn	MapReduce
角色	资源管理器	数据处理模型
主要任务	资源分配与任务调度	数据处理流程（Map和Reduce）
依赖性	独立于数据处理模型	依赖于Yarn进行资源管理
可扩展性	支持多种数据处理模型	专注于大数据批处理

相关问题与解答

Q1: Hadoop 1.x和Hadoop 2.x在资源管理上有何不同？

A1: 在Hadoop 1.x版本中，资源管理和作业调度是由JobTracker完成的，而在Hadoop 2.x版本中，这些功能由Yarn的ResourceManager和NodeManager接管，这种分离提高了系统的可扩展性和可靠性。

Q2: 如果我想在Hadoop集群上运行除MapReduce之外的其他类型的作业，我需要做什么？

A2: 你需要确保你的Hadoop集群配置了YARN，并且你编写的作业能够适应YARN的资源管理机制，一旦作业适配YARN，你就可以利用YARN提交和管理你的作业，无论它是MapReduce作业还是其他类型的作业，比如Spark或Tez。