负责全局的资源管理和任务调度，把整个集群当作计算资源池，只关注分配，不管应用，且不负责容错
资源管理：
1.以前资源是每个节点分成一个个的Mapslot和Reduce slot，现在是一个个Container,每个Container可以根据需要运行APPlicatioonMaster,Map,Reduce或者任意的程序
2.以前的资源分配是静态的，目前是动态的，资源利用率更高
3.Container是资源申请的单位，一个资源申请格式<resource-name, priority, resource-requirement, number-of-containers>, resource-name：主机名、机架名或*（代表任意机器）, resource-requirement：目前只支持CPU和内存
4.用户提交作业到ResourceManager，然后在某个NodeManager上分配一个Container来运行ApplicationMaster,ApplicatioonMaster再根据自身程序要向ResourceManager申请资源
5.Yarn有一套Container的生命周期管理机制，而ApplicationMater和其他的Container之间的管理是应用程序自己定义的
任务调度
1.只关注资源的使用情况，根据需求合理分配资源
2.Scheler可以根据申请的需要，在特定的机器上申请的特定的资源的（ApplicationMaster负责申请资源时的考虑，ResourceManager将尽量满足申请需求，在指定的机器上分配Container，从而减少数据移动）
内部结构：
Client service：应用提价，终止，输出信息应用、队列、集群等的状态信息）
Adaminstration Service:队列节点，client权限管理
APPlicationMasterService:注册，终止ApplicationMaster,获取ApplicationMaster的资源申请或取消的请求，并将其异步的传给Scheduler,单线程处理
Applicationmaster Liveliness Monitor:接收ApplicionMaster 的心跳信息，如果某个Application master 在一定时间内没有发送心跳，则任务失效，其资源将会被回收然后RecourceManager将会重新分配一个ApplcaitionMaster运行该应用（默认尝试2次）
Resourc Tracker Service:注册节点，接收各各注册节点的心跳信息
NodeManagers Liveliness Monitor:监控每个节点的心跳信息，如果长时间诶呦收到心跳信息，则认为该节点无效，同时所有在该节点上的Container都标记成无效，也不会调度到该节点运行
ApplicationManager:管理应用程序，记录和管理已经完成的应用
ApplicationMaster Launcher:一个应用提交后，负责与NodeManager交互，分配Container并加载ApplicationMaster,也负责终止或销毁。
yarnScheduler:资源调度分配：有FIFO，Fair，Capacity方式
ContainerAllocationExpirer:管理已分配但没有启用的Container，超过一定时间则将其回收
