Hadoop1.x中的jobTracker和TaskTracker
hadoop2.x是由hadoop1.x的问题造成的，其中重要的问题是jobTracker的问题，例如单点故障，任务过重，其中除了JonTracker同时还有一个TaskTracker。其中下图展示了Hadoop1.x的任务调度
jobTracker其承担的任务有接受任务、计算资源、分配资源、与datanode进行通信。在hadoop中每个应用程序被表示成一个作业，每个作业又被分成多个任务，jobTracker的作业控制模块负责作业的分解和状态监控。其中状态监控主要包括TaskTracker状态监控、作业状态监控和任务状态监控，主要为容错和任务调度提供决策依据。
TaskTracker是JobTracker和Task之间的桥梁：一方面，从JobTracker接收并执行各种命令：运行任务、提交任务、杀死任务等；另一方面，将本地节点上各个任务的状态通过心跳周期性汇报给JobTracker。TaskTracker与JobTracker和Task之间采用了RPC协议进行通信。TaskTracker的功能：
1.汇报心跳：Tracker周期性将所有节点上各种信息通过心跳机制汇报给JobTracker。这些信息包括两部分：
*机器级别信息：节点健康情况、资源使用情况等。
*任务级别信息：任务执行进度、任务运行状态等。
2.执行命令：JobTracker会给TaskTracker下达各种命令，主要包括：启动任务(LaunchTaskAction)、提交任务(CommitTaskAction)、杀死任务(KillTaskAction)、杀死作业(KillJobAction)和重新初始化(TaskTrackerReinitAction)。
Hadoop2.x中的yarn资源调度平台
Yarn的基本思想是拆分资源管理的功能，作业调度/监控到单独的守护进程。下图展示了yarn进行资源调度的流程
ResourceManager，NodeManager，ApplicationMaster，Container,同样下面亦是yarn结构图。
ResourceManager是全局的，负责对于系统中的所有资源有最高的支配权。
ApplicationMaster 每一个job有一个ApplicationMaster 。
NodeManager，NodeManager是基本的计算框架。
NodeManager 是客户端框架负责 containers, 监控他们的资源使用 (cpu, 内存, 磁盘, 网络) 和上报给 ResourceManager/Scheduler.
ApplicationMaster首先它是一个框架库，它的功能官网说的不够系统，大意，由于NodeManager 执行和监控任务需要资源，所以通过ApplicationMaster与ResourceManager沟通，获取资源。换句话说，ApplicationMaster起着中间人的作用。
转换为更专业的术语：AM负责向ResourceManager索要NodeManager执行任务所需要的资源容器，更具体来讲是ApplicationMaster负责从Scheduler申请资源，以及跟踪这些资源的使用情况以及任务进度的监控。
ResourceManager有两个组件：调度器和应用程序管理器。
调度器（Scheduler）是可插拔的，比如有Fair Scheduler、Capacity Scheduler等，当然调度器也可以自定义。
总结
为了更好的理解，我们就需要跟hadoop1.x比较：
为何要使用yarn。
我们看到JobTracker的功能被分散到各个进程中包括ResourceManager和NodeManager：
比如监控功能，分给了NodeManager，和Application Master。
ResourceManager里面又分为了两个组件：调度器及应用程序管理器。
也就是说Yarn重构后，JobTracker的功能，被分散到了各个进程中。同时由于这些进程可以被单独部署所以这样就大大减轻了单点故障，及压力。
同时我们还看到Yarn使用了Container，而hadoop1.x中使用了slot。slot存在的缺点比如只能map或则reduce用。Container则不存在这个问题。这也是Yarn的进步。
