Yarn 的全称是 Yet Another Resource Negotiator,意思是另一种资源调度器,负责资源管理和调度

Hadoop1.0中,MapReduce 的 JobTracker 负责了太多的工作,包括资源调度,管理众多的 TaskTracker 等工作.这样的架构是不合理的,于是 Hadoop 在 1.0 到 2.0 的升级过程中,便将 JobTracker 的资源调度工作独立了出来,而这一改动,直接让 Hadoop 成为大数据中最稳固的那一块基石.而这个独立出来的资源管理框架,就是 Yarn

容器（Container）是 Yarn 对资源做的一层抽象.就像我们平时开发过程中,经常需要对底层一些东西进行封装,只提供给上层一个调用接口一样,Yarn 对资源的管理也是用到了这种思想.

• 容器由 NodeManager 启动和管理,并被它所监控.
• 容器被 ResourceManager 进行调度.

ResourceManager（RM）从名字上我们就能知道这个组件是负责资源管理的,整个系统有且只有一个RM,来负责资源的调度.它也包含了两个主要的组件：定时调用器(Scheduler)以及应用管理器(ApplicationManager).

• 定时调度器(Scheduler)：从本质上来说,定时调度器就是一种策略,或者说一种算法.当 Client 提交一个任务的时候,它会根据所需要的资源以及当前集群的资源状况进行分配.注意,它只负责向应用程序分配资源,并不做监控以及应用程序的状态跟踪.
• 应用管理器(ApplicationManager)：应用管理器就是负责管理 Client 用户提交的应用.上面不是说到定时调度器（Scheduler）不对用户提交的程序监控嘛,其实啊,监控应用的工作正是由应用管理器（ApplicationManager）完成的.

每当 Client 提交一个 Application 时候,就会新建一个 ApplicationMaster.由这个 ApplicationMaster 去与 ResourceManager 申请容器资源,获得资源后会将要运行的程序发送到容器上启动,然后进行分布式计算.(大数据分布式计算的思路是数据不动程序动,数据量太大移动成本太高,反而移动代码更加容易).

NodeManager 是 ResourceManager 在每台机器的上代理,负责容器的管理,并监控他们的资源使用情况（cpu,内存,磁盘及网络等）,以及向 ResourceManager/Scheduler 反馈这些资源使用报告.

• Client 向 Yarn 提交 Application,这里我们假设是一个 MapReduce 作业
• ResourceManager 向 NodeManager 通信,为该 Application 分配第一个容器.并在这个容器中运行这个应用程序对应的 ApplicationMaster
• ApplicationMaster 启动以后,对作业（也就是 Application） 进行拆分,拆分 task 出来,这些 task 可以运行在一个或多个容器中.然后向 ResourceManager 申请要运行程序的容器,并定时向 ResourceManager 发送心跳
• 申请到容器后,ApplicationMaster 会去和容器对应的 NodeManager 通信,而后将作业分发到对应的 NodeManager 中的容器去运行,这里会将拆分后的 MapReduce 进行分发,对应容器中运行的可能是 Map 任务,也可能是 Reduce 任务
• 容器中运行的任务会向 ApplicationMaster 发送心跳,汇报自身情况.当程序运行完成后, ApplicationMaster 再向 ResourceManager 注销并释放容器资源

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