1.YARN是什么？
YARN（Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者）: A framework for job scheduling and cluster resource management，一个作业调度和集群资源管理框架。是Apache软件基金会下大数据子项目Hadoop的一个组成部分。
2.YARN解决了什么问题？
随着大数据时代的到来，如何存储和处理这些海量数据成为大数据应用的核心关注点。主要分为三个层次：数据存储、处理算法、资源协调。
- 数据存储
对于海量数据的存储，已经有各种分布式文件系统解决方案，如GFS,Ceph,HDFS等，它们可以可靠和高效地存取这些海量数据，数据只存储，不读取，是没有意义的。
- 处理算法
解决了存储的问题之后，我们就应该考虑如何去处理数据了，已经有一些大数据处理框架来应对各种对处理时效性的要求，因为在大数据处理过程中，有的需要实时处理，有的需要批处理。例如：在线流处理框架：storm，离线批处理框架：mapreduce等，我们可以在这些处理框架之上，编写自己的处理算法。
- 资源协调
似乎还少了一个东西，一个协调者，即资源管理和任务调度的问题。我们的处理算法本质上是程序，以作业为单位运行，需要读取数据，处理数据，保存结果。这些动作需要大量计算机资源去完成，再直接一点，需要CPU资源，内存资源，资源有了，就一定会达到预期的处理效果么?不一定，因为如果大家乱糟糟的，一窝蜂地去请求资源，或者各自为战，就会造成有些计算机负载极高，有些计算机负载极低，资源无法得到充分、有效地利用，最终的结果就是，我们无法在合理的时间内拿到处理结果。基于上述需求，就出现了一些解决方案，例如：YARN，K8S，Mesos。这些资源协调框架，均能完成作业调度和资源管理的任务，它们的目标就是充分、有效地利用资源，合理地调度作业，让作业有序运行，让用户能拿到想要的处理结果。
3.为什么选择YARN？