Yarn简介
Yarn是Hadoop中的四大组件之一。
Hadoop 的四大组件：common、HDFS、MapReduce、YARN
Yarn是在Hadoop2.x新增的组件，只负责资源的调度，MapReduce则负责计算。
用一句话来概括：
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相当于运行于操作系统之上的应用程序。
Yarn基本架构
Yarn主要由ResourceManger、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成。
ResourceManger：
RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，AM）。
主要作用：
1）处理客户端请求
2）监控NodeManager
3）启动或监控ApplicationMaster
4）资源分分配和调度
NodeManager：
主要作用：
1）管理单个节点上的资源
2）处理来自ResourceManager的命令
3）处理来自ApplicationManager的命令
ApplicationMaster：
1）负责数据的切分
2）为应用程序申请资源并分配给内部的任务
3）任务的监控与容错
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。
Yarn的工作流程
工作机制详解：
步骤1，用户向Yarn提交应用程序，其中包括用户程序、相关文件、启动ApplicationMaster命令、ApplicationMaster程序等。
步骤2，ResourceManager为该应用程序分配第一个Container，并且与Container所在的NodeManager通信，并且要求该NodeManager在这个Container中启动应用程序对应的ApplicationMaster。
步骤3，ApplicationMaster首先会向ResourceManager注册，这样用户才可以直接通过ResourceManager查看到应用程序的运行状态，然后它为准备为该应用程序的各个任务申请资源，并监控它们的运行状态直到运行结束，即重复后面4~7步骤。
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，便会与申请到的Container所对应的NodeManager进行通信，并且要求它在该Container中启动任务。
步骤6，任务启动。NodeManager为要启动的任务配置好运行环境，包括环境变量、JAR包、二进制程序等，并且将启动命令写在一个脚本里，通过该脚本运行任务。
步骤7，各个任务通过RPC协议向其对应的ApplicationMaster汇报自己的运行状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以再任务运行失败时重启任务。
步骤8，应用程序运行完毕后，其对应的ApplicationMaster会向ResourceManager通信，要求注销和关闭自己。
