YARN 是从 MapReduce 中分离出来的，负责资源管理与任务调度。YARN 运行于 MapReduce 之上，提供了高可用性、高扩展性，YARN 的更多介绍在此不展开，有兴趣的可查阅相关资料。
上述通过 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop，仅仅是启动了 MapReduce 环境，我们可以启动 YARN ，让 YARN 来负责资源管理与任务调度。
首先修改配置文件 mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
接着修改配置文件 yarn-site.xml：
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
然后就可以启动 YARN 了（需要先执行过 ./sbin/start-dfs.sh）：
# ./sbin/start-yarn.sh # 启动YARN
# ./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver # 开启历史服务器，才能在Web中查看任务运行情况
开启后通过 jps 查看，可以看到多了 NodeManager 和 ResourceManager 两个后台进程:
[09:18:34][hadoop@ocean-lab ~]$ jps
27686 SecondaryNameNode
6968 ResourceManager
7305 Jps
7066 NodeManager
27501 DataNode
27405 NameNode
启动 YARN 之后，运行实例的方法还是一样的，仅仅是资源管理方式、任务调度不同。观察日志信息可以发现，不启用 YARN 时，是 “mapred.LocalJobRunner” 在跑任务，启用 YARN 之后，是 “mapred.YARNRunner” 在跑任务。启动 YARN 有个好处是可以通过 Web 界面查看任务的运行情况：[ip,fqdn]:8088/cluster
开启YARN后可以查看任务运行信息开启YARN后可以查看任务运行信息
但 YARN 主要是为集群提供更好的资源管理与任务调度，然而这在单机上体现不出价值，反而会使程序跑得稍慢些。因此在单机上是否开启 YARN 就看实际情况了。
不启动 YARN 需删掉/重命名 mapred-site.xml
否则在该配置文件存在，而未开启 YARN 的情况下，运行程序会提示 “Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032″ 的错误。
同样的，关闭 YARN 的脚本如下：
# ./sbin/stop-yarn.sh
# ./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver