Yarn介绍
MapReduce 早期的 JobTracker/TaskTracker 机制在可扩展性，内存消耗，线程模型，可靠性和性能存在较大的缺陷， 为从根本上解决框架的性能瓶颈，从 0.23.0 版本开始，Hadoop 的 MapReduce 框架完全重构，新的 Hadoop MapReduce 框架命名为Yarn。
yarn架构入下图（引用自官网）
yarn架构由client代理、ResourceManager、NodeManager、Container以及计算框架主服务AppMaster几个基本元素构成。
ResourceManager
主要职责是：调度、启动每个Job所属的ApplicationMaster、另外监控 ApplicationMaster的存在情况。ResourceManager负责作业与资源的调度。接收JobSubmitter提交的作业，按照作业的上下文 (Context) 信息，以及从 NodeManager 收集来的状态信息，启动调度过程，分配一个Container作为 App Mstr。
ApplicationMaster
yarn并不知道MR程序的运行机制，会启动一个ApplicationMaster来进行管理。 ApplicationMaster 负责一个 Job 生命周期内的所有工作，向调度器索要适当的资源容器，运行任务，跟踪应用程序的状态和监控它们的进程，处理任务的失败原因。它结合从 ResourceManager 获得的资源和 NodeManager 协同工作来运行和监控任务。注意每个Job都有一个ApplicationMaster，它可以运行在 ResourceManager 以外的机器上。
NodeManager
是每一台机器框架的代理，是执行应用程序的容器，监控应用程序的资源使用情况 (CPU，内存，硬盘，网络 ) 并且向调度器汇报。
容器
在nodeManager内部，可以理解为一个资源池，类似于jvm虚拟机， 包括本次任务需要的CPU， 内存等资源。会把程序的jar包也拷贝到容器内存中。
Yarn工作流程
job从客户端提交到MR结果的输出，yarn是怎样实现的呢? 可以从两个方面考虑这个问题：
1.在yarn运行job的工作流程？
2.yarn框架各个部分协助怎样完成job的?
yarn的工作流程如下图所示：
- job client向ResourceManager提交执行job申请。
- ResourceManager接收job请求， 生成job id， 返回job id, staging工作目录等信息给job client。
- Client把资源jar等拷贝到staging工作目录（hdfs /tmp/xxx/yarn-staging/jobId)
- ResourceManager把job放入工作队列。
- NodeManager从ResourceManager队列中领取任务。
- ResourceManager根据job和NodeManager情况， 计算出资源大小，并创建Container。
- 创建MRAppMaster(如果计算框架是MR),运行在Container上。
- MRAppMaster向ResourceManager注册。
- MRAppMaster创建Map, Reduce task任务进程（yarn child）。
- Map/Reduce任务完成， 然后向ResourceManager注销MRAppMaster进程。
补充：
jar提交给集群运行方法
- 将工程打成jar包，上传到服务器，然后用hadoop命令提交 hadoop jar wordcount.jar com.exaple.wordcount.WCRunner
- 在linux的eclipse中直接运行main方法，也可以提交到集群中去运行，但是，必须采取以下措施：
----在工程src目录下加入 mapred-site.xml 和 yarn-site.xml
----将工程打成jar包(wc.jar)，同时在main方法中添加一个conf的配置参数 conf.set("mapreduce.job.jar","wc.jar");
