对于Hadoop1.0和Hadoop2.0的区别网上有很多资料，其中大部分是在对比MapReduce1.0和YARN，指出YARN的诞生很好的解决了MRv1存在的问题。
但如果再引入MapReduce2.0很多人就产生了疑惑，难道YARN不就是MRv2吗？
其实YARN和MRv2是两个独立存在的个体，而MRv2和MRv1又具有相同的编程模型。实际上Hadoop2.0的改进是依托于MRv2和YRAN的共同作用。
今天就给对比介绍一下MapReduce1.0、MapReduce2.0和YARN之间的联系。
MapReduce1.0
MapReduce 1.0由两部分组成：编程模型和运行时环境。基本编程模型是将问题抽象成Map和Reduce两个阶段；运行环境由两类服务组成：JobTracker和TaskTracker，JobTracker负责资源管理和所有作业的控制，而TaskTracker负责接收来自JobTracker的命令并执行它。HDFS和MapReduce组成Hadoop 1.0。
Hadoop1.0 的缺陷
扩展性差：JobTracker兼备资源管理和作业控制两个功能，当MR任务非常多时，造成很大的内存开销 ，严重制约了整个集群的可扩展性。
可靠性差：JobTracker存在单点故障，JobTracker出现问题将导致整个集群不可用。
资源利用率低：资源无法合理分配，导致有效利率低。
无法支持多种计算框架：Hadoop 1.0只支持MapReduce这种离线批处理计算模式，无法支持内存计算、流式计算、迭代式计算等。
MapReduce2.0
MRv2与MRv1相比编程接口、数据处理引擎完全一样，具有相同的编程模型，不同的是资源管理和作业管理系统。
MRv1中均是由JobTracker实现的，集两个功能于一身，而在MRv2中，将这两部分分开了，分别由组件ResourceManager和ApplicationMaster实现，这样大大减少了MapReduce中Job Tracker的压力。
MRv2变为一个作业控制进程ApplicationMaster，且ApplicationMaster仅负责一个作业的管理；资源管理则由YARN完成。
MRv1是一个独立的离线计算框架，而MRv2可以看做运行于资源管理框架YARN之上的MRv1。
1个支持NameNode横向扩展的HDFS、1个资源管理系统YARN和1个运行在YARN上的MapReduce组成Hadoop 2.0.
Hadoop2.0 优势
相比于Hadoop 1.0，Hadoop 2.0功能更加强大，且具有更好的扩展性、性能，并支持多种计算框架。
YARN
YARN是Hadoop 2.0的资源管理器。它是一个资源统一管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
YARN上面可以运行各种计算框架（包括MapReduce、Spark、Storm等），我们一般将运行在YARN上的计算框架称为“X on YARN”。
MapReduce-On-YARN：YARN上的离线计算；
Spark-On-YARN：YARN上的内存计算；
Storm-On-YARN：YARN上的实时/流式计算；
Tez-On-YARN：YARN上的DAG计算。
以上就是Hadoop1.0、Hadoop2.0、MapReduce1.0、MapReduce2.0、YARN之间的真实关系。
