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   资源管理器层（ResourceManagers）

   代Hadoop的生态系统，其资源管理是以整体单一的调度器起家的，其代表作品为YARN。而当前的调度器则是朝着分层调度的方向演进（Mesos则是这个方向的代表作），这种分层的调度方式，可以管理不同类型的计算工作负载，从而可获取更高的资源利用率和调度效率。

   YARN：这是新一代的MapReduce计算框架，简称MRv2，它是在代MapReduce的基础上演变而来的（注：MRv2的设计初衷是，为了解决代Hadoop系统扩展性差、不支持多计算框架等问题。

   Mesos：这是一个开源的计算框架，可对多集群中的资源做弹性管理。

   这些计算框架和调度器之间是松散耦合的，调度器的主要功能就是基于一定的调度策略和调度配置，完成作业调度，以达到工作负载均衡，使有限的资源有较高的利用率。

   调度器（Schedulers）

   （1）作业调度器，通常以插件的方式加载于计算框架之上，常见的作业调度器有4种：

   计算能力调度器

   公平调度器

   延迟调度

   公平与能力调度器

   （2）协调器（Coordination）

   在分布式数据系统中，协调器主要用于协调服务和进行状态管理。

   Paxos：Google的Chubby和Apache的Zookeeper，都是用Paxos作为其理论基础实现的。

   Chubby：本质上就是前文提到的Paxos的一个实现版本，主要用于谷歌分布式锁服务。

   Zookeeper：这是ApacheHadoop框架下的Chubby开源版本。它不仅仅提供简单地上锁服务，而事实上，它还是一个通用的分布式协调器，其设计灵感来自谷歌的Chubby。

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