对于MapReduce on Yarn集群，请谈谈你对它的解释、安装、配置方面的经验。

1 MapReduce on Yarn集群概述

MapReduce on Yarn（MRv2）是一种基于YARN架构改进的Apache Hadoop MapReduce版本。它使用YARN技术来更好地部署、管理和扩展MapReduce作业，以便更有效地使用集群资源，并对其进行了改进，以提升MapReduce服务的可靠性和可伸缩性。

（1）准备Hadoop环境：

在开始安装MapReduce on Yarn集群之前，需要准备Hadoop环境，确保Hadoop有正确的安装和配置，包括HDFS和YARN的正确部署。

（2）安装MapReduce：

在安装MapReduce之前，需要下载Hadoop源代码或者编译好的Hadoop版本，通过在终端上执行适当的命令来安装MapReduce。安装完成后，需要重启Hadoop集群以使MapReduce服务生效。

（3）配置MapReduce：

Mapreduce on Yarn需要根据环境配置mapred-site.xml文件，mapred-site.xml文件用于配置MapReduce参数。配置完成后，需要重新启动Hadoop服务，以使Mapreduce生效。

（1）基本配置：

为了使用MapReduce on Yarn，需要首先正确配置YARN参数，包括使用哪种资源调度算法（如FIFO、Fair Scheduler），以及哪种节点（如master和slave）等，确保其正常运行。

（2）运行作业：

当YARN配置完成后，即可以开始运行MapReduce作业。MapReduce作业可以通过命令行或者web接口提交到YARN中。当提交尚未完成的MapReduce作业时，YARN会将作业发布到系统中的节点上，同时会将作业状态定期更新，并将有关信息发送给用户。

（3）查看日志：

当MapReduce作业完成后，用户可以查看该作业的日志信息，以查看在运行期间是否存在性能问题或其他问题。通常，用户可以通过web接口查看完整的作业详细日志，或者从服务器上可以利用命令行查看日志。

（4）任务监控：

MapReduce on YARN还为用户提供了任务监控工具，以便更好地理解作业在运行过程中可能出现的问题。该工具能够实时监控用户运行的MapReduce作业，可以便捷地排查故障，并合理分配集群资源。