参考博客（理解Hadoop YARN架构 - CSDN博客）
1、YARN介绍
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个通用的资源管理平台，可为各类计算框架提供资源的管理和调度。其核心出发点是为了分离资源管理与作业调度/监控，实现分离的做法是拥有一个全局的资源管理器（ResourceManager，RM），以及每个应用程序对应一个的应用管理器（ApplicationMaster，AM），应用程序由一个作业（Job）或者Job的有向无环图（DAG）组成。
YARN可以将多种计算框架(如离线处理MapReduce、在线处理的Storm、迭代式计算框架Spark、流式处理框架S4等) 部署到一个公共集群中，共享集群的资源。并提供如下功能：
资源的统一管理和调度：
集群中所有节点的资源(内存、CPU、磁盘、网络等)抽象为Container，根据每个节点的配置不同，所能抽象出来的Container的数量也是不一样的（Container配置参考：YARN的Memory和CPU调优配置详解-hackeruncle-ITPUB博客）。计算框架需要资源进行运算任务时需要向YARN申请Container， YARN按照特定的策略对资源进行调度进行Container的分配。
资源隔离：
YARN使用了轻量级资源隔离机制Cgroups进行资源隔离以避免相互干扰，一旦Container使用的资源量超过事先定义的上限值，就将其杀死。YARN是对Mapreduce V1重构得到的，有时候也成为MapReduce V2。
YARN可以看成一个云操作系统，由一个ResourceManager和多个NodeManager组成， 它负责管理所有NodeManger上多维度资源， 并以Container(启动一个Container相当于启动一个进程)方式分配给应用程序启动ApplicationMaster(相当于主进程中运行逻辑) 或运行ApplicationMaster切分的各Task(相当于子进程中运行逻辑)。
2、YARN框架
YARN总体上是Master/Slave结构，主要由ResourceManager、NodeManager、 ApplicationMaster和Container等几个组件构成。
ResourceManager(RM)
负责对各NM上的资源进行统一管理和调度。将AM分配空闲的Container运行并监控其运行状态。对AM申请的资源请求分配相应的空闲Container。主要由两个组件构成：调度器和应用程序管理器：
调度器(Scheduler)
调度器根据容量、队列等限制条件（如每个队列分配一定的资源，最多执行一定数量的作业等），将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序。调度器仅根据各个应用程序的资源需求进行资源分配，而资源分配单位是Container，从而限定每个任务使用的资源量。Shceduler不负责监控或者跟踪应用程序的状态，也不负责任务因为各种原因而需要的重启（由ApplicationMaster负责）。总之，调度器根据应用程序的资源要求，以及集群机器的资源情况，为应用程序分配封装在Container中的资源。
应用程序管理器(Applications Manager)
应用程序管理器负责管理整个系统中所有应用程序，包括应用程序提交、与调度器协商资源以启动AM、监控AM运行状态并在失败时重新启动等，跟踪分给的Container的进度、状态也是其职责。
NodeManager (NM)
NM是每个节点上的资源和任务管理器。它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态；同时会接收并处理来自AM的Container 启动/停止等请求。
ApplicationMaster (AM)：
用户提交的应用程序均包含一个AM，负责应用的监控，跟踪应用执行状态，重启失败任务等。ApplicationMaster是应用框架，它负责向ResourceManager协调资源，并且与NodeManager协同工作完成Task的执行和监控。MapReduce就是原生支持的一种框架，可以在YARN上运行Mapreduce作业。有很多分布式应用都开发了对应的应用程序框架，用于在YARN上运行任务，例如Spark，Storm等。如果需要，我们也可以自己写一个符合规范的YARN application。
注意：每个应用程序只有一个AM，而且是独立的，随着该程序申请而开启，随着该程序的完成而结束。
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。
3、YARN工作流程
1、client向YARN中提交应用程序，其中包括AM程序、启动AM的命令、命令参数、用户程序等；事实上，需要准确描述运行ApplicationMaster的unix进程的所有信息。提交工作通常由YarnClient来完成。
2、RM为该应用程序寻找NM并分配第一个Container，并与对应的NM通信，要求它在这个Container中启动AM（注意：AM对）。
3、AM首先向RM注册，这样用户可以直接通过RM査看应用程序的运行状态，运行状态通过
AMRMClientAsync.CallbackHandler的getProgress() 方法来传递给RM。
然后它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，即重复步骤4〜7；
4、AM采用轮询的方式通过RPC协议向RM申请和领取资源；资源的协调通过 AMRMClientAsync异步完成,相应的处理方法封装在AMRMClientAsync.CallbackHandler中。
5、—旦AM申请到资源后，便与对应的NM通信，要求它启动任务；通常需要指定一个ContainerLaunchContext，提供Container启动时需要的信息。
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时重新启动任务；ApplicationMaster与NM的通信通过NMClientAsync
object来完成，容器的所有事件通过NMClientAsync.CallbackHandler来处理。例如启动、状态更新、停止等。
8、应用程序运行完成后，AM向RM注销并关闭自己。
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