一、hadoop yarn 简介
Apache YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 hadoop 2.0 引入的集群资源管理系统。用户可以将各种服务框架部署在 YARN 上，由 YARN 进行统一地管理和资源分配。
二、YARN架构
1. ResourceManager
ResourceManager 通常在独立的机器上以后台进程的形式运行，它是整个集群资源的主要协调者和管理者。ResourceManager 负责给用户提交的所有应用程序分配资源，它根据应用程序优先级、队列容量、ACLs、数据位置等信息，做出决策，然后以共享的、安全的、多租户的方式制定分配策略，调度集群资源。
2. NodeManager
NodeManager 是 YARN 集群中的每个具体节点的管理者。主要负责该节点内所有容器的生命周期的管理，监视资源和跟踪节点健康。具体如下：
启动时向 ResourceManager 注册并定时发送心跳消息，等待 ResourceManager 的指令；
维护 Container 的生命周期，监控 Container 的资源使用情况；
管理任务运行时的相关依赖，根据 ApplicationMaster 的需要，在启动 Container 之前将需要的程序及其依赖拷贝到本地。
3. ApplicationMaster
在用户提交一个应用程序时，YARN 会启动一个轻量级的进程 ApplicationMaster。ApplicationMaster 负责协调来自 ResourceManager 的资源，并通过 NodeManager 监视容器内资源的使用情况，同时还负责任务的监控与容错。具体如下：
根据应用的运行状态来决定动态计算资源需求；
向 ResourceManager 申请资源，监控申请的资源的使用情况；
跟踪任务状态和进度，报告资源的使用情况和应用的进度信息；
负责任务的容错。
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 返回的资源是用 Container 表示的。YARN 会为每个任务分配一个 Container，该任务只能使用该 Container 中描述的资源。ApplicationMaster 可在 Container 内运行任何类型的任务。例如，MapReduce ApplicationMaster 请求一个容器来启动 map 或 reduce 任务，而 Giraph ApplicationMaster 请求一个容器来运行 Giraph 任务。
三、YARN工作原理简述
- Client 提交作业到 YARN 上；
- Resource Manager 选择一个 Node Manager，启动一个 Container 并运行 Application
Master 实例； - Application Master 根据实际需要向 Resource Manager 请求更多的 Container
资源（如果作业很小, 应用管理器会选择在其自己的 JVM 中运行任务）； - Application Master 通过获取到的 Container 资源执行分布式计算。