Yarn概述
Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。
重要概念：
1）Yarn并不清楚用户提交的程序的运行机制；
2）Yarn只提供运算资源的调度（用户程序向Yarn申请资源，Yarn就负责分配资源）；
3）Yarn中的主管角色叫ResourceManager；
4）Yarn中具体提供运算资源的角色叫NodeManager；
5）这样一来，Yarn其实就与运行的用户程序完全解耦，就意味着Yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序（mapreduce只是其中的一种），比如mapreduce、storm程序，spark程序……；
6）所以，spark、storm等运算框架都可以整合在Yarn上运行，只要他们各自的框架中有符合Yarn规范的资源请求机制即可；
7）Yarn就成为一个通用的资源调度平台，从此，企业中以前存在的各种运算集群都可以整合在一个物理集群上，提高资源利用率，方便数据共享。
Yarn基础架构
从YARN的架构图来看，它主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等以下几个组件构成。
1）ResourceManager（RM）
YARN分层结构的本质是ResourceManager。这个实体控制整个集群并管理应用程序向基础计算资源的分配。ResourceManager将各个资源部分（计算、内存、带宽等）精心安排给基础NodeManager（YARN的每节点代理）。ResourceManager还与ApplicationMaster一起分配资源，与NodeManager一起启动和监视它们的基础应用程序。在此上下文中，ApplicationMaster承担了以前的TaskTracker的一些角色，ResourceManager承担了JobTracker 的角色。
总的来说，RM有以下作用
（1）处理客户端请求
（2）启动或监控ApplicationMaster
（3）监控NodeManager
（4）资源的分配与调度
2）ApplicationMaster（AM）
ApplicationMaster管理在YARN内运行的每个应用程序实例。ApplicationMaster负责协调来自ResourceManager的资源，并通过NodeManager监视容器的执行和资源使用（CPU、内存等的资源分配）。请注意，尽管目前的资源更加传统（CPU 核心、内存），但未来会带来基于手头任务的新资源类型（比如图形处理单元或专用处理设备）。从YARN角度讲，ApplicationMaster是用户代码，因此存在潜在的安全问题。YARN假设ApplicationMaster存在错误或者甚至是恶意的，因此将它们当作无特权的代码对待。
总的来说,AM有以下作用
（1）负责数据的切分
（2）为应用程序申请资源并分配给内部的任务
（3）任务的监控与容错
3）NodeManager（NM）
NodeManager管理YARN集群中的每个节点。NodeManager提供针对集群中每个节点的服务，从监督对一个容器的终生管理到监视资源和跟踪节点健康。MRv1通过插槽管理Map 和Reduce任务的执行，而NodeManager管理抽象容器，这些容器代表着可供一个特定应用程序使用的针对每个节点的资源。
总的来说，NM有以下作用
（1）管理单个节点上的资源
（2）处理来自ResourceManager的命令
（3）处理来自ApplicationMaster的命令
4）Container
Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是用Container表示的。YARN会为每个任务分配一个Container，且该任务只能使用该Container中描述的资源。
总的来说，Container有以下作用
对任务运行环境进行抽象，封装CPU、内存等多维度的资源以及环境变量、启动命令等任务运行相关的信息。
要使用一个YARN集群，首先需要一个包含应用程序的客户的请求。ResourceManager协商一个容器的必要资源，启动一个ApplicationMaster来表示已提交的应用程序。通过使用一个资源请求协议，ApplicationMaster协商每个节点上供应用程序使用的资源容器。执行应用程序时，ApplicationMaster监视容器直到完成。当应用程序完成时，ApplicationMaster从 ResourceManager注销其容器，执行周期就完成了。
通过上面的讲解，应该明确的一点是，旧的Hadoop架构受到了JobTracker的高度约束，JobTracker负责整个集群的资源管理和作业调度。新的YARN架构打破了这种模型，允许一个新ResourceManager管理跨应用程序的资源使用，ApplicationMaster负责管理作业的执行。这一更改消除了一处瓶颈，还改善了将Hadoop集群扩展到比以前大得多的配置的能力。此外，不同于传统的MapReduce，YARN允许使用MPI( Message Passing Interface) 等标准通信模式，同时执行各种不同的编程模型，包括图形处理、迭代式处理、机器学习和一般集群计算。
Yarn工作机制
yarn工作机制详解
（0）Mr程序提交到客户端所在的节点
（1）Yarnrunner向Resourcemanager申请一个Application。
（2）rm将该应用程序的资源路径返回给yarnrunner
（3）该程序将运行所需资源提交到HDFS上
（4）程序资源提交完毕后，申请运行mrAppMaster
（5）RM将用户的请求初始化成一个task
（6）其中一个NodeManager领取到task任务。
（7）该NodeManager创建容器Container，并产生MRAppmaster
（8）Container从HDFS上拷贝资源到本地
（9）MRAppmaster向RM 申请运行maptask容器
（10）RM将运行maptask任务分配给另外两个NodeManager，另两个NodeManager分别领取任务并创建容器。
（11）MR向两个接收到任务的NodeManager发送程序启动脚本，这两个NodeManager分别启动maptask，maptask对数据分区排序。
（12）MRAppmaster向RM申请2个容器，运行reduce task。
（13）reduce task向maptask获取相应分区的数据。
（14）程序运行完毕后，MR会向RM注销自己。
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