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YARN是Hadoop资源管理器，他是一个通用资源管理平台和调度平台，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统上的应用程序，YARN为这些程序提供运算所需的资源内存、cpu。
YARN并不清楚用户提交的程序的运行机制
YARN只提供运算资源的调度（用户程序向YARN申请资源，YARN就负责分配资源）
YARN中的主管角色叫ResourceManager
YARN具体提供运算资源的角色叫做NodeManager
YARN与运行的用户程序完全解耦，意味着YARN上可以运行各种类型的分布式运算程序，比如MapRuduce、storm、Spark、
Spark、storm等原生框架都可以整合在YARN上运行，只要他们各自的框架中符合YARN过程的资源请求机制即可
YARN主要包含三大模块 ：ResourceMannger、NodeManager、ApplicationMaster
ResourceMannager负责所有资源的监控，分配和管理是一个全局的资源管理系统
NodeManager负责每一个节点的维护，以心跳的方式向ResourceManager汇报资源使用情况（目前主要是内存和cpu的使用情况）RM只接受NM的资源汇报信息，对于具体的资源处理则交给NM自己处理
ApplicationMaster负责每一个具体应用程序的调度和协调，与NM通信以启动和停止任务，监控所有的任务运行状态，并在任务失败的时候为其重新去申请资源以重启任务。
YARN运行流程
1，Client向RM提交应用程序，其中包括启动该应用的ApplicationMaster的必须信息，例如 ApplicationMaster 程序、启动 ApplicationMaster 的命令、用户程序等。
2，ResourceManager启动一个Containe来运行ApplicationMaster
3，启动中的ApplicationMaster向ResourceManager祖册自己，启动成功后与RM保持心跳
4，ApplicationMaster 向 ResourceManager 发送请求，申请相应数目的 Container。
5，ResourceManager 返回 ApplicationMaster 的申请的 Containers 信息。申请成功的Container，由 ApplicationMaster 进行初始化。Container 的启动信息初始化后， AM与对应的 NodeManager 通信，要求 NM 启动 Container。 AM 与 NM 保持心跳，从而对 NM上运行的任务进行监控和管理。
6，Container 运行期间， ApplicationMaster 对 Container 进行监控。 Container 通过 RPC协议向对应的 AM 汇报自己的进度和状态等信息
7，Client 直接与 AM 通信获取应用的状态、进度更新等信息。
8，应用运行结束后， ApplicationMaster 向 ResourceManager 注销自己，并允许属于它的Container 被收回。