各位观众老爷，各位技术大咖，以及各位正在努力成为技术大咖的潜力股们，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“代码诗人”的程序猿王二狗。今天，我们要聊点硬核的，但保证让大家听得津津有味，那就是——MapReduce与MapReduce 2.0 (YARN) 的架构差异。
别一听“架构”俩字儿就犯怵，咱们的目标是深入浅出，把高大上的技术概念掰开了、揉碎了，再喂给大家，保证消化吸收良好！
开场白：曾经的辉煌，如今的进化
话说当年，Google一篇横空出世的论文，开启了大数据时代的序幕。这篇论文的核心思想，就是MapReduce。它就像一把开山斧，劈开了海量数据处理的难题，让程序员们可以轻松地处理TB甚至PB级别的数据。
但任何事物都有它的局限性。早期的MapReduce（也就是MapReduce 1.0）虽然功勋卓著，但随着大数据应用场景的日益复杂，它的缺点也逐渐暴露出来。就像一位曾经叱咤风云的武林高手，招式略显老旧，需要进行升级改造，才能继续笑傲江湖。
MapReduce 2.0 (YARN) 就应运而生了。它不是对MapReduce 1.0的简单升级，而是一次彻底的架构革新，就像给老房子做了个“拆迁重建”，保留了精华，又注入了新的活力。
第一章：MapReduce 1.0 的架构：单打独斗的英雄
想象一下，MapReduce 1.0就像一个单打独斗的英雄，所有事情都自己扛。它的核心组件包括：
- JobTracker (JT): 整个集群的“大管家”，负责资源管理、任务调度、监控任务执行等等。它就像古代的皇帝，掌握着生杀大权。
- TaskTracker (TT): 负责执行具体的Map和Reduce任务。它就像皇帝手下的将军，负责冲锋陷阵。
- Task: 具体的Map或Reduce任务，由TaskTracker执行。它就像战场上的士兵，负责完成具体的战斗任务。
- HDFS: Hadoop分布式文件系统，负责存储数据。它就像一个巨大的粮仓，为MapReduce提供数据支持。
工作流程：英雄的一天
- 客户端提交作业： 用户编写好MapReduce程序，提交给JobTracker。
- JobTracker分配任务： JobTracker根据数据的位置和集群资源情况，将Map和Reduce任务分配给不同的TaskTracker。
- TaskTracker执行任务： TaskTracker从HDFS读取数据，执行Map或Reduce任务，并将结果写回HDFS。
- JobTracker监控任务： JobTracker监控TaskTracker的执行情况，如果某个TaskTracker失败，JobTracker会重新分配任务。
- 作业完成： 所有TaskTracker完成任务，JobTracker通知客户端作业完成。
缺点：英雄的无奈
MapReduce 1.0虽然强大，但它也存在一些明显的缺点：
- 资源利用率低： JobTracker同时负责资源管理和任务调度，压力巨大，容易成为瓶颈。而且，如果集群中只有MapReduce任务，其他类型的应用（比如Spark、Storm）就无法利用这些资源。
- 扩展性差： JobTracker的负载过重，导致集群规模难以扩展。
- 容错性差： JobTracker是单点故障，一旦JobTracker挂掉，整个集群就瘫痪了。
| 特点 | 描述 |
|---|---|
| 核心组件 | JobTracker, TaskTracker, Task, HDFS |
| 资源管理 | JobTracker统一管理集群资源 |
| 任务调度 | JobTracker负责任务调度 |
| 资源利用率 | 低 |
| 扩展性 | 差 |
| 容错性 | 差，JobTracker单点故障 |
| 应用类型 | 只能运行MapReduce任务 |
第二章：MapReduce 2.0 (YARN) 的架构：分工协作的团队
为了解决MapReduce 1.0的缺点，MapReduce 2.0 (YARN) 对架构进行了彻底的重构。YARN就像一个精密的机器，将资源管理和任务调度分离，让集群的效率更高、扩展性更好。
YARN的核心组件包括：
- ResourceManager (RM): 整个集群的“总指挥”，负责资源管理。它就像一个将军，负责调兵遣将。
- NodeManager (NM): 每个节点上的“执行者”，负责管理节点上的资源，并执行Container。它就像将军手下的士兵，负责执行具体的战斗任务。
- ApplicationMaster (AM): 每个应用程序的“管理者”，负责向ResourceManager申请资源，并协调NodeManager执行任务。它就像一个作战参谋，负责制定作战计划。
- Container: 资源的抽象，表示一定数量的CPU、内存、磁盘等资源。它就像一个作战单元，包含士兵、武器、粮草等。
工作流程：团队的力量
- 客户端提交作业： 用户编写好MapReduce程序，提交给ResourceManager。
- ResourceManager分配ApplicationMaster： ResourceManager为该应用程序分配一个ApplicationMaster，并在某个NodeManager上启动ApplicationMaster。
- ApplicationMaster申请资源： ApplicationMaster向ResourceManager申请资源，用于执行Map和Reduce任务。
- ResourceManager分配Container： ResourceManager为ApplicationMaster分配Container，并在相应的NodeManager上启动Container。
- Container执行任务： Container从HDFS读取数据，执行Map或Reduce任务，并将结果写回HDFS。
- ApplicationMaster监控任务： ApplicationMaster监控Container的执行情况，如果某个Container失败，ApplicationMaster会重新申请资源。
- 作业完成： 所有Container完成任务，ApplicationMaster通知ResourceManager作业完成。
优点：团队的荣耀
MapReduce 2.0 (YARN) 相比MapReduce 1.0，具有以下明显的优点：
- 资源利用率高： ResourceManager只负责资源管理，ApplicationMaster负责任务调度，减轻了ResourceManager的压力。而且，YARN可以运行多种类型的应用（比如MapReduce、Spark、Storm），提高了资源利用率。
- 扩展性好： ResourceManager的压力减轻，集群规模可以更容易地扩展。
- 容错性好： ApplicationMaster是每个应用程序独立的，即使某个ApplicationMaster挂掉，也不会影响其他应用程序。
- 支持多种编程模型： YARN可以支持多种编程模型，不仅仅是MapReduce，还可以支持Spark、Storm等。
| 特点 | 描述 |
|---|---|
| 核心组件 | ResourceManager, NodeManager, ApplicationMaster, Container |
| 资源管理 | ResourceManager统一管理集群资源 |
| 任务调度 | ApplicationMaster负责任务调度 |
| 资源利用率 | 高 |
| 扩展性 | 好 |
| 容错性 | 好，ApplicationMaster是每个应用程序独立的 |
| 应用类型 | 支持多种编程模型，如MapReduce, Spark, Storm等 |
第三章：架构差异的深度剖析：从单核到多核
我们可以把MapReduce 1.0和MapReduce 2.0 (YARN) 的架构差异比作单核CPU和多核CPU的区别。
- MapReduce 1.0: 就像一个单核CPU，所有任务都由一个核心处理。当任务量很大时，单核CPU就会不堪重负，导致系统性能下降。
- MapReduce 2.0 (YARN): 就像一个多核CPU，不同的任务可以由不同的核心并行处理。这样可以大大提高系统性能，并更好地利用资源。
更形象一点，MapReduce 1.0就像一个“包工头”，什么活都自己干，累死累活效率还低。YARN就像一个现代化的企业，有总经理（ResourceManager）、部门经理（ApplicationMaster）、员工（NodeManager）、以及各种资源（Container），分工明确，各司其职，效率自然更高。
再来一个比喻，MapReduce 1.0就像古代的“中央集权”，所有权力都集中在皇帝（JobTracker）手中，容易导致官僚主义和效率低下。YARN就像现代的“分权制衡”，权力分散到不同的机构（ResourceManager、ApplicationMaster、NodeManager），可以更好地保障公平和效率。
表格总结：差异一目了然
| 特征 | MapReduce 1.0 | MapReduce 2.0 (YARN) |
|---|---|---|
| 资源管理与调度 | JobTracker 统一管理与调度 | ResourceManager 管理资源，ApplicationMaster 调度任务 |
| 资源利用率 | 低 | 高 |
| 扩展性 | 差 | 好 |
| 容错性 | JobTracker 单点故障 | ApplicationMaster 单独管理，容错性高 |
| 多框架支持 | 仅支持 MapReduce | 支持 MapReduce, Spark, Storm 等多种框架 |
| 核心组件 | JobTracker, TaskTracker | ResourceManager, NodeManager, ApplicationMaster |
| 可靠性 | 较低 | 较高 |
| 资源隔离 | 较弱 | 较强，通过 Container 实现 |
| 任务监控 | JobTracker 监控所有任务 | ApplicationMaster 监控各自任务 |
| 适用场景 | 简单的批处理任务 | 复杂的大数据处理，支持多种应用场景 |
第四章：从理论到实践：YARN 的应用场景
了解了YARN的架构优势，我们再来看看它在实际应用中的场景。
- 多租户环境： YARN可以支持多个用户或组织共享同一个Hadoop集群，每个用户或组织都可以运行自己的应用程序，而不会相互影响。
- 混合负载： YARN可以支持不同的应用程序同时运行在同一个集群中，比如MapReduce、Spark、Storm等。
- 资源调度： YARN可以根据应用程序的需求，动态地分配和调整资源，从而提高资源利用率。
- 流式计算： YARN可以支持流式计算框架，比如Storm，用于实时处理数据。
举个栗子：
假设我们有一个电商平台，需要处理大量的用户行为数据，包括用户浏览商品、购买商品、搜索商品等等。我们可以使用YARN来构建一个统一的大数据处理平台，同时运行MapReduce任务进行离线分析，以及Storm任务进行实时分析。
- MapReduce任务： 用于统计每天的销售额、用户活跃度、商品销量排行榜等等。
- Storm任务： 用于实时监控用户的点击行为，并进行个性化推荐。
这样，我们就可以充分利用YARN的优势，提高数据处理效率，并为用户提供更好的服务。
第五章：总结与展望：拥抱 YARN，迎接未来
总而言之，MapReduce 2.0 (YARN) 是对MapReduce 1.0的重大改进，它解决了MapReduce 1.0的许多缺点，提高了资源利用率、扩展性和容错性，并支持多种编程模型。
YARN就像一个开放的平台，可以支持各种各样的大数据应用程序，为大数据生态系统的发展提供了强大的动力。
随着大数据技术的不断发展，YARN将会扮演越来越重要的角色。拥抱YARN，就是拥抱大数据时代的未来！
最后，用一句诗来总结今天的分享：
旧时王谢堂前燕，飞入寻常百姓家。
MapReduce 1.0 曾经是高高在上的技术，如今YARN让它更加普及，让更多的人可以利用大数据技术来创造价值。
希望今天的分享对大家有所帮助！ 感谢各位的观看，我们下期再见！ 😜