1、YARN是什么：
Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序相当于运行于操作系统之上的应用程序。
2、YARN的组成
YARN分为ResourceManager,NodeManager,ApplicationMaster
1.ResourceManager概述
是全局的，负责对于系统中的所有资源有最高的支配权。ResourceManager作为资源的协调者有两个主要的组件：Scheduler和ApplicationsManager(AsM)。
Scheduler负责分配最少但满足application运行所需的资源量给Application。Scheduler只是基于资源的使用情况进行调度，并不负责监视/跟踪application的状态，当然也不会处理失败的task。
ApplicationsManager负责处理client提交的job以及协商第一个container（动态资源分配，包含一定的内存和CPU）以供applicationMaster运行，并且在applicationMaster失败的时候会重新启动applicationMaster。
2.NodeManager概述
NM主要负责启动RM分配给AM的container以及代表AM的container，并且会监视container的运行情况。
在启动container的时候，NM会设置一些必要的环境变量以及将container运行所需的jar包、文件等从hdfs下载到本地，也就是所谓的资源本地化;当所有准备工作做好后，才会启动代表该container的脚本将程序启动起来。
启动起来后，NM会周期性的监视该container运行占用的资源情况，若是超过了该container所声明的资源量，则会kill掉该container所代表的进程。
3.ApplicationMaster概述
由于NodeManager 执行和监控任务需要资源，所以通过ApplicationMaster与ResourceManager沟通，获取资源。换句话说，ApplicationMaster起着中间人的作用。
转换为更专业的术语：AM负责向ResourceManager索要NodeManager执行任务所需要的资源容器，更具体来讲是ApplicationMaster负责从Scheduler申请资源，以及跟踪这些资源的使用情况以及任务进度的监控。
所以我们看到JobTracker的功能被分散到各个进程中包括ResourceManager和NodeManager：
比如监控功能，分给了NodeManager，和Application Master。
ResourceManager里面又分为了两个组件：调度器及应用程序管理器。
也就是说Yarn重构后，JobTracker的功能，被分散到了各个进程中。同时由于这些进程可以被单独部署所以这样就大大减轻了单点故障，及压力。
最后要提醒在yarn上写应用程序并不同于我们熟知的MapReduce应用程序，必须牢记yarn只是一个资源管理的框架，并不是一个计算框架，计算框架可以运行在yarn上。我们所能做的就是向RM申请container,然后配合NM一起来启动container。
3、YARN分配资源的过程
1.客户端的mapreduce程序通过hadoop shell提交到hadoop的集群中.
2.程序会通过RPC通信将打成jar包的程序的有关信息传递给Hadoop集群中RM(ResourceManager),可称为领取JOBID的过程
3.RM根据提交上来的信息给任务分配一个唯一的ID,同时会将run.jar的在HDFS上的存储路径等信息发送给客户端.
4.客户端得到那个存储路径等信息之后,会相应的拼接出最终的存放路径目录,然后将run.jar分多份存储在HDFS目录中,默认情况下备份数量为10份.可配置.
5.客户端提交一些配置信息,例如:最终存储路径，JOB ID等.
6.RM会将这些配置信息放入一个队列当中,RM会根据相应的调度的算法来分配资源.
7.NM(NodeManager)和RM是通过心跳机制保持着通信的,NM会定期的向RM去领取任务.
8.RM会在任意的一台或多台的NM中，启动任务监控的进程Application Master.用来监控其他NM中YARN CHild的执行的情况
9.NM在领取到任务之后,得到信息，会去HDFS的下载run.jar.然后在本地的机器上启动YARN Child进程来执行map或者reduce函数.map函数的处理之后的中间结果数据会放在本地文件系统中的.
10.在结束程序之后,将结果数据写会HDFS中.整个流程大概就是这样子的.