YARN(Yet Another Resource Negotiator)是 Apache Hadoop 生态系统中的一个集群资源管理器，而 MapReduce 是 Hadoop 的一种计算框架。它们之间存在着一种父子关系，可以说 YARN 是 MapReduce 的底层资源管理和作业调度平台。

　　下面是 YARN 和 MapReduce 的关系解释：

　　YARN：YARN 是一个开源的分布式集群资源管理器，用于管理和分配集群中的计算资源。YARN 的核心功能是将集群的计算资源(如 CPU、内存)划分为多个容器(Containers)，并为不同的应用程序分配资源。YARN 还负责处理集群中的节点故障、资源的调度和管理等任务。YARN 提供了一个统一的资源管理框架，可以同时运行多种计算框架，包括 MapReduce、Spark、Hive 等。

　　MapReduce：MapReduce 是 Hadoop 的一种分布式计算模型和编程框架，用于处理大规模数据集。MapReduce 将计算任务划分为两个主要阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。在 Map 阶段中，数据被划分为若干个小块，并在集群中的不同节点上进行并行处理。在 Reduce 阶段中，Map 阶段的输出被收集和汇总，以生成最终的结果。MapReduce 提供了一种可扩展的方法来处理大数据集的计算，并具有容错性和高可靠性。

　　YARN 提供了一个通用的资源管理平台，可以支持多种计算框架，包括 MapReduce。当一个 MapReduce 作业提交给 YARN 运行时，YARN 负责管理作业的资源分配和调度。YARN 将根据作业的需求分配适当的计算资源(CPU、内存)给每个 Map 和 Reduce 任务，并在集群中动态地分配和管理容器资源。此外，YARN 还负责监控作业的执行状态，处理节点故障，以及重新启动失败的任务等。

　　因此，可以将 YARN 视为底层的资源管理器和作业调度平台，而 MapReduce 是在 YARN 之上构建的一种计算框架。除了 MapReduce，YARN 还可以支持其他计算框架，使得 Hadoop 生态系统更加灵活和多样化。