1 简介：
yarn架构：
资源： 运行程序需要的CPU,内存，磁盘，网络
resourceManager: 资源管理，只要需要资源我就协调，不管需要资源的应用是 mapreduce/storm/spark
applicationMaster: 应用管理, 只要是应用，不管是mapreduce/strom/spark的应用类型都管理
applicationMaster类比于JDBC，是一个标准，旗下的具体实现有：
mapreduceApplicationMaster, StormApplicationMaster, SparkApplicationMaster
JDBC旗下的具体实现有： ibatis, hibernate
maprecue架构：
简单理解就是由一堆堆的函数组成，管理和调用的是一个个的程序，
每台机器就是一个独立的操作系统，这台机器做这件事，另一台机器做另一个事，
机器A做的事和机器B是独门独户的，这样就会存在资源利用不高的问题。
比如A机器只有mysql服务器，使用频率并不高
这两个架构可以这么联想理解：
yarn架构是社会主义国家，国家统一支配每个家庭(从节点)的所有资源，能统筹全局，集中力量办大事
mapreduce架构是资本主义国家，每个家庭关起门来自己做自己的事，彼此隔离隐私。
hadoop2： 文件存储系统hdfs + 资源管理调度系统yarn + 批处理计算框架mr 组成。
启动程序，常驻内存的是 HDFS YARN 。
mr计算框架只有在运行的时候才有。
hdfs: 获取数据时，类比于人去银行网点取钱，只关注能取到钱，而不关注
获取的钱是存在哪个地址的银行中
1)为何产生hadoop2, yarn平台内部成员关系介绍
回答：
a) 在hadoop1中，jobtracker的职责主要是资源(slot)管理、应用管理。
仅仅作为出入证的作用，并不在意进入的资源是大房间(4核 16G内存 CPU主频一般)还是小房间(8核 128G内存 CPU主频更高)，是一种比较粗的资源划分
b)资源管理： 类比于静态管理，搭建好后，就一直存在着
应用管理： 类比于动态管理，有起始时间
这两者管理不是同一层面的东西，不符合Java中职责单一原则
c) hadoop1中MapReduce框架依赖磁盘io进行计算的大数据计算的解决方案。优点是可以处理海量数据，缺点是处理速度慢。
而在现实需求中，有离线批处理的的，有实时的，有迭代式调用的，真实需求较多，hadoop1架构太局限。
d) 基于以上几点，把hadoop1的mapreduce架构拆分出来,
资源管理：ResourceManager
应用管理：跟着应用而生，应用在他在，应用结束他结束，应用可以是多种类型 eg:离线的mapreduce 实时的strom等
资源管理和应用管理的逻辑总和就是 yarn平台
类比记忆：
yarn平台： 国家税务局--->公司要来我局里申请挂牌，同时接受我局管理，我局会派工作人员(ApplicationMaster)管理公司(maprecue应用 storm应用等)
各种应用： 各种类型的公司--->mapreduce storm等
ResourceManager: 国家税务局领导，负责协调来注册的公司使用我国资源的
hadoop各种版本文档地址：
http://hadoop.apache.org/docs/
hadoop2 yarn 介绍：
a）yarn如何管理节点资源的呢？？
b）应用如何提交到yarn上 然后yarn上运行并将结果返回给应用的？
答案见下图：
hdfs和map任务关系：
hadoop2生态圈分子：
下面是yarn平台结构图
