一 、YARN 介绍
Apache Hadoop YARN 是 apache Software Foundation Hadoop的子项目，为分离Hadoop2.0资源管理和计算组件而引入。YARN的诞生缘于存储于HDFS的数据需要更多的交互模式，不单单是MapReduce模式。Hadoop2.0 的YARN 架构提供了更多的处理框架，不再强迫使用MapReduce框架。
从hadoop2.0 的架构图可以看出，YARN承担着原本由MapReduce承担的资源管理的功能，同时将这部分的功能打包使得他们可以被新的数据处理引擎使用。这也同时简化了MapReduce的流程，使得MapReduce专注的将数据处理做到最好。使用YARN,可以用共同的资源管理，在Hadoop上跑很多应用程序。目前，很多机构已经开发基于YARN的应用程序。
当企业的数据在HDFS中是可用的，有多种数据处理方式是非常重要的。有了Hadoop2.0和YARN,机构可以采用流处理、互动数据处理方式以及其他的基于Hadoop的应用程序。
YARN 提供了些什么？
YARN从以下几个方面提升了Hadoop的计算能力：
1、可扩展性
数据中心的数据处理能力继续快速增长。因为YARN ResourceManager 仅仅专注于 调度，能将大集群的管理变得更加简单。
2、兼容MapReduce
现存的MapReduce 应用程序无需更改就能直接在YARN上运行
3、提高集群使用率
ResourceManager 是一个纯粹的调度系统根据capacity ,fair 或者SlAs等原则对集群进行优化利用。与之前不同的是，再也没有map slot和reduce slot,没有这两类资源的划分，有助于提高集群资源的利用。
4、支持MapReduce以外的计算框架
数据处理除了图形处理和迭代处理，还为企业添加了一些实时处理模型，从而提升企业对Hadoop投资回报率，
5、灵活
随着MapReduce 成为用户端库，它发展独立于底层的资源管理层，从而可以有多种灵活的方式。
YARN 是如何工作的？
YARN的基本理念是将JobTracker/TaskTracker 两大职能分割为以下几个实体：
(1)一个全局的资源管理ResourceManager
(2)每个应用程序一个ApplicationMaster
(3)每个从节点一个NodeManager
(4)每个应用程序一个运行在NodeManager上的Container
ResouceManager 和 NodeManager 组成了一个新的、通用的、用分布式管理应用程序的系统。ResourceManager 对系统中的应用程序资源有终极仲裁的权限。ApplicationMaster 是一个特定于框架的实体，它的责任是同ResourceManager 谈判资源 ，同时为NodeManager(s)执行和监控组件任务。RessourceManager 有一个调度器，根据不同的约束条件，例如队列容量、用户限制等，将资源进行分配给各类运行着的应用程序。调度器执行调度功能是基于应用程序的资源申请。NodeManager 负责发布应用程序容器，监控资源的使用并向ResourceManager进行汇报。每个ApplicationMaster都有职责从调度器那谈判得到适当的资源容器，追踪它们的状态，并监控他们的进程。从系统的视图看，ApplicationMaster 作为一个普通的容器运行着。