Spark与MapReduce的Driver在YARN上的运行位置：MapReduce Driver运行在哪？

MapReduce的Driver运行位置需要结合版本区分：

MRv1（传统MapReduce） #

• 你编写的带main方法、负责提交MapReduce作业的Driver程序，运行在客户端机器上。它会完成作业配置、资源准备等工作，向集群的JobTracker提交作业后，会持续与JobTracker通信获取任务执行状态，直到作业完成。

MRv2（基于YARN的MapReduce） #

• 本地编写的入口Driver程序（带main方法）依然在客户端运行，负责初始化作业配置并提交给YARN的ResourceManager。
• 作业的核心调度、资源申请、任务监控等逻辑，由集群随机节点上的ApplicationMaster承担——这部分功能类似Spark Driver中的作业调度模块，但在MapReduce里是独立的集群进程。

和Spark YARN模式的对比 #

• 这种模式和Spark的yarn-client逻辑类似：Spark的Driver在客户端，ApplicationMaster在集群；MapReduce的提交Driver在本地，集群的ApplicationMaster负责作业协调。
• 注意：MapReduce没有类似Spark yarn-cluster的模式，无法将提交作业的Driver程序放到集群节点运行，它始终在客户端执行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Youssef Alaa Etman