Yarn简介：

ResourceManager：ResourceManager负责整个集群的资源管理和分配，是一个全局的资源管理系统。NodeManager以心跳的方式向ResourceManager汇报资源使用情况。（目前主要是CPU和内存的使用情况）。RM只接受NM的资源回报信息，对于具体的资源处理则交给NM处理。

NodeManager：NodeManager是每个节点上的资源和任务管理器，它是管理这台机器的代理，负责该节点程序的运行，以及该节点资源的管理和监控。YARN集群每个节点都运行一个NodeManager。NodeManager定时想ResourceManager汇报节点资源（CPU、内存）的使用情况和Container的运行状态。当RecourceManager宕机和NodeManager自动连接RM备用节点。NodeManager接收并处理来自ApplicationMaster的Container启动、停止等各种请求。

ApplicationMaster：负责与RM调度器协商以及获取资源（用Container表示）。将得到的任务进一步分配给内部的任务（资源的二次分配）。与NM通信以启动/停止任务。监控所有任务运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。

Flink on yarn 集群启动步骤

步骤1：用户向YRAN提交应用程序，其中包括ApplicationMaster程序，启动ApplicationMatser的命令，用户程序等。

步骤2：ResourceManager为该应用程序分配第一个Container，并与对应的NodeManager通信，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster。

步骤3：ApplicationMaster首先向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManager查看应用程序的运行状态，直到运行结束，即重复步骤4-7。

步骤4：ApplicationMaster采用轮询的方式通过RPC协议向ResourceManager申请和领取资源。

步骤5：一旦ApplicationMaster申请到资源后，便与对应的NodeManager通信，要求它启动任务。

步骤6：NodeManager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。

步骤7：各个任务通过某个RPC协议向ApplicationMatser汇报自己的状态和进度，以让ApplicationMaster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。在应用程序运行过程中，用户可随时通过RPC向ApplicationMaster查询应用程序的当前运行状态。

步骤8 应用程序运行完成后，ApplicationMaster想ResourceManager注销并关闭自己。