MapReduce和YARN在分布式计算中各自扮演什么角色，它们之间有何不同？

YARN（Yet Another Resource Negotiator）和MapReduce是Hadoop框架中两个重要的概念，它们在基本概念、系统架构和容错性等方面有所不同，具体分析如下：

1、基本概念

MapReduce：是一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理，它主要包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

YARN：是一个集群资源管理系统，负责资源管理和作业调度，它使Hadoop能够更高效地利用集群资源，支持更多类型的应用程序，不仅限于MapReduce作业。

2、系统架构

MapReduce：由JobTracker和TaskTracker组成，JobTracker负责作业调度和监控，而TaskTracker在各个节点上负责任务执行。

YARN：包括Resource Manager、Node Manager和Application Master，Resource Manager负责全局资源分配，Node Manager运行在每个节点上负责资源和任务管理，Application Master负责协调运行在YARN上的应用程序。

3、容错性

MapReduce：JobTracker是单点故障的瓶颈，一旦JobTracker出现问题，整个系统可能会受到影响。

YARN：由于Resource Manager和Application Master的职责分离，YARN提供了更好的容错性。

4、扩展性

MapReduce：存在可扩展性瓶颈，特别是在大量节点和任务的场景下，因为JobTracker需要管理所有作业和任务。

YARN：通过分离资源管理和任务调度，显著提高了系统的扩展性和灵活性。

5、资源利用率

MapReduce：只能运行MapReduce作业，资源利用率相对较低。

YARN：可以运行多种类型的应用程序，如Spark、Storm等，资源利用率更高。

6、作业运行

MapReduce：所有任务均由MapReduce框架管理。

YARN：可以为不同的应用程序提供定制化的运行时环境。

7、适用场景

MapReduce：适用于批量数据处理。

YARN：除了支持批量数据处理，还支持实时处理、交互式查询等多种场景。

8、性能优化

MapReduce：性能优化主要依赖于MapReduce程序的优化。

YARN：可以通过优化资源分配和任务调度来提升性能。

YARN作为Hadoop生态系统中的资源管理器，相较于传统的MapReduce框架，提供了更加灵活、高效的资源管理和作业调度能力，它通过分离资源管理和应用逻辑，不仅解决了MapReduce在扩展性和容错性方面的局限，还提升了集群的整体资源利用率和灵活性。