YARN分布式资源管理系统
组成：
ResourceManager：YARN的资源管理器，主节点，通过NodeManager管理集群中所有的资源
NodeManager：YARN的节点管理器，从节点，通过container管理资源，一个dataNode对应一个NodeManager
Container：包装资源，CPU/内存/IO
容器：最小的资源单位，1GB内存，一个虚拟核心
Master：协调MapReduce作业中任务的运行
Application Master和MapReduce任务运行于容器中，这些容器由ResourceManager调度，由nodemanager管理
yarn工作流程
1.client端向ResourceManager提交应用程序, 也就是client端会将 jar包,配置文件，切片等数据上传到hdfs上的某路径下;
2. resourceManager将此应用程序添加到任务队列中;
3. 等待资源充沛时, resourceManager为该应用程序分配第一个container，在这个container中启动应用程序的ApplicationMaster;
4. ApplicationMaster首先向ResourceManager注册，用户可以直接通过ResourceManager查看应用程序的运行状态, 还会进行分片等工作, 之后向ResourceManager申请运行任务所需的资源;
5. ApplicationMaster采用轮询的方式通过RPC协议向ResourceManager申请和领取资源, 发送命令让NodeManager创建container, 之后执行task;
6. ApplicationMaster监控job执行作业, 必要时候进行容错处理, 直到ApplicationMaster检测到job完成后, 向ResourceManager通知, 注销自己
作业提交流程
1.取号，向resourcemanager申请一个新的application ID，用于MapReduce作业的ID
2.检查作业的输出，如果没有指定输出或者路径已经存在（路径存在时会覆盖），则不提交作业，并且抛出异常
3.检查作业的输入并计算输入切片，如果不能计算切片（如：输入路径不存在等），不提交作业，抛出异常
4.拷贝jar包，配置文件，计算好的切片到共享文件系统的以作业ID命名的目录中，作业的jar包默认副本数量为10，nademanager如果运行作业中的任务时，会有很多副本可以访问
5.调用resourcemanager的submitApplication方法提交作业
6.resourcemanager挑选一台NodeManager，该NodeManager分配容器（Container）并在此容器上启动application master进程，读取客户端上传的资源，并计算需要多少map任务和reduce任务，向resourceManager为map任务申请资源
reduce任务可以运行于集群中的任意位置，而map任务会有本地读取数据的限制。
7.当map任务的完成度达到百分之五的时候，再向resourceManager为reduce任务申请资源
8.所有的reduce任务运行完成之后，MRAppMaster会通知客户端作业完成。
