YARN： 让Hadoop更完善？

Apache Hadoop的肯定不是开源分布式文件系统唯一的解决方案，近年来出现了一些hadoop的竞争对手，如HPCC等等，但在蓬勃发展的大数据存储领域它肯定是最有名的和最流行的平台。

虽然hadoop精于数据处理和分析和原始存储，但Hadoop仍有其不足之处，如批量处理的延迟，而且对MapReduce的数据处理很依赖。

YARN是另一种资源的谈判代表，是一个新的框架，Cloudera要求“比早期的MapReduce有更好的适用性”，因为它运行的程序，不遵守MapReduce模型。

Apache Hadoop项目管理委员会的主席和Hortonworks的创始人Arun Murthy，近日在接受采访时表示：“简而言之，我们尝试在Hadoop中采用YARN不仅仅用于MapReduce的数据处理，它允许你MapReduce和Hadoop在相同的集群环境中做得更多。”

Pervasive Software公司的首席技术专家Jim Falgout在接受电话采访时这样形容YARN：“作为一个分布式操作系统，它有一个分布式的调度，分布式文件系统，它能运行分布的工作。”

“但早期的YARN是一个‘基本的’操作系统，你只能运行一个应用程序，”Falgout笑着说。 “这是MapReduce的。” 他补充，“YARN是Hadoop社区走向成熟的一个非常重要的部分。” 它昭示着MapReduce是伟大的，但它并不能解决所有的问题，这并非你要求的所有解决方案。

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