一、yarn产生背景
1) 源于MRv1的缺陷：扩展性受限、单点故障、难以支持MR之外的计算框架；
2) 多计算框架各自为战，数据共享困难，资源利用率低；
MR: 离线计算框架
Storm：实时计算框架
Spark：内存计算框架
催生了YARN的产生
二、yarn架构
1、ResourceManager:RM
RM是一个全局的资源管理器，集群只有一个（通常生产上会做高可用，有一主一备两个RM），负责整个系统的资源管理和分配，包括处理客户端请求、启动/监控ApplicationMaster、监控nodemanager、资源的分配与调度。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。
2、NodeManager:NM
整个集群中有多个，负责自己本身节点的资源管理和使用
定时向RM汇报本身节点的资源使用情况
接收并处理来自RM的各种命令：例如启动Container。Nodemanager管理着抽象容器，这些抽象容器代表着一些特定程序使用针对每个节点的资源。Nodemanager定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态（cpu和内存等资源）
处理来自AM的命令
单个节点的资源管理
3、ApplicationMaster:AM
管理YARN内运行的应用程序的每个实例。
每个应用程序对应一个：例如MR、Spark；负责应用程序的管理，为应用程序向RM申请资源（如core,memory 等）分配给task
需要跟NM通信:启动/停止task。Task和AM都是运行在container里面。
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返回的资源便是用Container表示的。YARN会为每个任务分配一个Container，且该任务只能使用该Container中描述的资源。它是一个动态资源划分单位，是根据应用程序的需求动态生成的。
三、YARN的执行流程：
1、用户向YARN中提交应用程序，其中包括ApplicationMaster（AM）程序，启动AM的命令，用户程序等。
2、ResourceManger(RM)为该程序分配第一个Container，并与对应的NodeManger通讯，要求它在这个Container
中启动应用程序AM。
3、AM首先向RM注册，这样用户可以直接通过RM查看应用程序的运行状态，然后将为各个任务申请资源，并监控
它的运行状态，直到运行结束，重复4--7的步骤。
4、AM采用轮询的方式通过RPC协议向RM申请和领取资源。
5、一旦AM申请到资源后，便与对应的NM通讯，要求它启动任务。
6、NM为任务设置好运行环境（包括环境变量、JAR包、二进制程序等）后，将任务启动命令写到一个脚本中，并通过
运行该脚本启动任务。
7、各个任务通过某个RPC协议向AM汇报自己的状态和进度，以让AM随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务
失败的时候重新启动任务。
8、应用程序运行完成后，AM向RM注销并关闭自己。