本书从应用角度系统讲解了 YARN 的基本库和组件用法、应用程序设计方法、YARN 上流行的各
种计算框架（MapReduce、Tez、Storm、Spark），以及多个类 YARN 的开源资源管理系统（Corona 和
Mesos）；从源代码角度深入分析 YARN 的设计理念与基本架构、各个组件的实现原理，以及各种计算
框架的实现细节。
全书共四部分 13 章：第一部分（第 1~2 章）主要介绍了如何获取、阅读和调试 Hadoop 的源代码，
以及 YARN 的设计思想、基本架构和工作流程 ；第二部分（第 3~7 章）结合源代码详细剖析和讲解了
YARN 的第三方开源库、底层通信库、服务库、事件库的基本使用和实现细节，详细讲解了 YARN 的
应用程序设计方法，深入讲解和分析了 ResourceManager、资源调度器、NodeManager 等组件的实现细
节；第三篇（第 8~10 章）则对离线计算框架 MapReduce、DAG 计算框架 Tez、实时计算框架 Storm 和
内存计算框架 Spark 进行了详细的讲解 ；第四部分（第 11~13 章）首先对 Facebook Corona 和 Apache
Mesos 进行了深入讲解，然后对 YARN 的发展趋势进行了展望。附录部分收录了 YARN 安装指南、
YARN 配置参数以及 Hadoop Shell 命令等非常有用的资料。
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本书分为四大部分（不包括附录）：
第一部分为基础篇（第 1 ～ 2 章），简单地介绍 Hadoop YARN 的环境搭建和基本设计
架构，帮助读者了解一些基础背景知识。
第二部分为 YARN 核心设计篇（第 3 ～ 7 章），着重讲解 YARN 基本库、应用程序设
计方法和运行时环境的实现，包括 ResourceManager、NodeManager 和资源调度器等关键组
件的内部实现细节。
第三部分为计算框架篇（第 8 ～ 10 章），主要讲解当前比较流行的可运行在 YARN 上
的计算框架，包括离线计算框架 MapReduce、DAG 计算框架 Tez、实时计算框架 Storm 和
内存计算框架 Spark。
第四部分为高级篇（第 11 ～ 13 章），主要介绍了几个类似于 Hadoop YARN 的开源资
源管理系统，包括 Corona、Mesos 等，并总结了资源管理系统的特点及发展趋势。
另外本书最后还添加了几个附录 ：附录 A 为 YARN 安装指南 ；附录 B 介绍了常见的
YARN 配置参数；附录 C 介绍了常用的 Hadoop Shell 命令；附录 D 为本书的所有参考资料，
包括参考论文、Hadoop jira 和网络资源等
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