Apache Yarn（Yet Another Resource Negotiator的缩写）是hadoop集群资源管理器系统，Yarn从hadoop 2引入，最初是为了改善MapReduce的实现，但是它具有通用性，同样执行其他分布式计算模式。
在MapReduce1中，具有如下局限性：
- 1、扩展性差：jobtracker兼顾资源管理和作业控制跟踪功能跟踪任务，启动失败或迟缓的任务，记录任务的执行状态，维护计数器），压力大，成为系统的瓶颈
- 2、可靠性差：采用了master/slave结构，master容易单点故障
- 3、资源利用率低：基于槽位的资源分配模型，槽位是一种粗粒度的资源划分单位，通常一个任务不会用完一个槽位的资源，hadoop1分为map slot和reduce slot，而它们之间资源不共享，造成一些资源空闲。
- 4、不支持多框架：不支持多种计算框架并行
yarn很好解决了MapReduce1中的局限性：yarn基本思想；一个全局的资源管理器resourcemanager和与每个应用对用的ApplicationMaster，Resourcemanager和NodeManager组成全新的通用系统，以分布式的方式管理应用程序。
所以针对MapReduce1，yarn就有了如下特点：
- 1、支持非mapreduce应用的需求
- 2、可扩展性
- 3、提高资源是用率
- 4、用户敏捷性
- 5、可以通过搭建为高可用