YARNのリソース管理とスケジューリング機能により、Hadoopアプリケーションとクラスタのコンピューティングリソースを共有可能にし、クラスタのユーティライゼーションだけでなく全体効率が向上する。
また、MapRのリード/ライトPOSIX準拠のデータプラットフォームをYARNと統合することにより、YARNのアプリケーションがHadoopクラスタ上でリソースを共有しながら動くことを可能にするばかりではなく、分散ファイルシステムやデータベーステーブルのデータの読み書きや更新もできるようになるとしている。
これにより、企業はビッグデータ向けのHadoopアプリケーションをさらに広範囲に開発、展開することができるようになるという。
同時にMapRは、Hadoop MapReduce 1.xとYARNスケジューラをクラスタ内の同一ノード上で同時に動作させることを可能にしたと発表した。
これにより、MapReduce 1.xユーザーは、容易かつリスクを伴うことなく新しいHadoopスケジューラにアップグレードすることができるようになるという。
これは、下位互換が常に考慮されたMapRのメリットであり、同一クラスタ内でYARN対応とYARN非対応のサードパーティ製アプリケーションを同時に動作させることが可能な、MapRだけの優位性だとしている。
MapR上で動くYARNベースのアプリケーションは、MapRディストリビューションが持つ高可用性、データ保護、ディザスタリカバリ、セキュリティ、そして操作性を継承しているという。
また、MapRのファイルシステムはランダムな書き込みと読み出しが可能なため、YARNベースのアプリケーションは最新の運用データに瞬時にアクセスができ、リアルタイム性が向上するという。
【関連リンク】
「最新版のMapRディストリビューション」の詳細（英文）
