一.MapReduce1.x简介
1.图解
2.JobTracker
主节点，单点，负责调度所有的作用和监控整个集群的资源负载。
3.TaskTracker
从节点，自身节点资源管理和JobTracker进行心跳联系，汇报资源和获取task。
4.Client
以作业为单位，规划作业计算分布，提交作业资源到HDFS，最终提交作业到JobTracker。
二.MapReduce1.x的弊端
1.JobTracker负载过重，存在单点故障。
2.资源管理和计算调度强耦合，其它计算框架难以复用其资源管理。
3.不同框架对资源不能全局管理。
三.Hadoop2.x简介【基于YARN】
1.图解
2.ResourceManager
主节点，负责整个集群的资源管理。
3.NodeManager
与ResourceManager汇报资源，管理Container生命周期，计算框架中的角色都以Container表示。
4.Container
默认NodeManager启动线程监控Container大小，超出申请资源额度会kill掉。支持Linux内核的Cgroup。
5.Client
ResourceManager-client：请求资源创建ApplicationMaster-client。
ApplicationMaster-client：与ApplicationMaster交互。
四.YARN
YARN【Yet Another Resource Negotiator】：Hadoop 2.0新引入的资源管理系统，直接从MRv1演化而来的。
核心思想：将MRv1中JobTracker的资源管理和任务调度两个功能分开，分别由ResourceManager和ApplicationMaster进程实现：
1.ResourceManager：负责整个集群的资源管理和调度。
2.ApplicationMaster：负责应用程序相关的事务，比如任务调度、任务监控和容错等。
YARN的引入，使得多个计算框架可运行在一个集群中 每个应用程序对应一个ApplicationMaster 目前多个计算框架可以运行在YARN上，比如MapReduce、Spark、Storm等。