YARN架构
MapReduce在Hadoop0.23的时候做了很大的改动，我们称之为MRv2或者YARN。
MRv2的主要观点是把JobTracker，资源管理，任务调度执行功能拆分成几个独立的进程。也就是说有一个全局的RM和AM，一个应用程序是一个独立的job或者一组job。
ResourceManager ，每个从节点，NodeManager 组成了一个数据计算框架，ResourceManager 负责协调整个系统的所有应用程序的资源。
每个应用程序的ApplicationMaster实际上是一个负责跟ResourceManager 协商资源，和NodeManager一起执行和监控任务的框架。
ResourceManager 拥有两大主要组件：Scheduler and ApplicationsManager。
Scheduler负责给所有的运行的应用程序分配资源，受制于容量和队列等。Scheduler仅仅是调度而不关心应用程序的状态监控跟踪。也不保证失败任务和应用失败以及硬件失败。仅仅关心应用程序的资源需求，是一个抽象的资源容器，包括内存，cpu，硬盘，网络等元素。第一个版本中只支持内存。
Scheduler是插件化的负责在各种队列和应用程序直接隔离集群资源，现在的MR调度机制包括CapacityScheduler 和FairScheduler都是插件化的。
CapacityScheduler支持层次队列，支持共享集群资源。
ApplicationsManager 负责接收任务提交，协调容器去执行应用尤其ApplicationMaster ，同时当ApplicationMaster 失败了提供重启服务。
NodeManager 在每个节点上都有，负责容器，监控资源使用情况，上报状态信息到ResourceManager/Scheduler。
每个应用的ApplicationMaster 用于协调从Scheduler的资源容器，状态跟踪监控。
MRv2兼容以前稳定版本(hadoop-0.20.205),也就是说所有的MR任务在MRv2中不需要做任何修改只需要重编译即可运行。