1、Yarn是什么？
Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator 另一种资源协调者）是一种新的Hadoop资源管理器，提供一个通用资源管理系统和调度平台，可为上层应用提供统一的资源管理和调度。可以把Hadoop YARN理解为相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等计算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序，YARN为这些程序提供运算所需的资源（内存，CPU等，磁盘由HDFS管理）。Yarn支持各种计算框架，不关心你干是干什么的，只关心你要的资源。
2、Yarn架构
YARN 的基本思想是将资源管理和作业调度/监控的功能拆分为单独的守护进程。包括一个全局的 ResourceManager ( RM ) 和每个应用程序的ApplicationMaster ( AM )。Yarn的整体架构图如下：
2.1、ResourceManager
包括两个主要组件：Scheduler 和ApplicationsManager。Scheduler负责资源的分配与调度（内存、CPU、磁盘、网络等）。ApplicationsManager 负责处理客户端请求，接受作业提交、启动或监控 ApplicationMaster。每个应用程序的 ApplicationMaster 负责与 Scheduler 协商适当的资源容器，跟踪其状态并监控进度。
2.2、NodeManager
YARN中的从角色，一台机器上一个，负责管理本机器上的计算资源。根据RM命令，启动Container容器，监视容器的资源使用功能情况，并且项RM主角色汇报资源使用情况。
2.3、ApplicationMaster
负责数据的切分，为应用程序申请资源并分配给内部的任务；
2.4、Container
封装某个节点的资源（内存、CPU、磁盘、网络等）
3、Yarn工作原理
（1）MR程序提交到客户端所在的节点。
（2）YarnRunner向ResourceManager申请一个Application。
（3）RM将该应用程序的资源路径返回给YarnRunner。RM给Client返回该job资源的提交路径（返回一个公共的资源提交路径，保证其他NM都能访问到）和作业id
（4）该程序将运行所需资源提交到HDFS上。
（5）程序资源提交完毕后，申请运行mrAppMaster。
（6）RM将用户的请求初始化成一个Task,会有一个节点来运行这个Task.
（7）其中一个NodeManager领取到Task任务。
（8）该NodeManager创建容器Container，并产生MRAppmaster。
（9）Container从HDFS上拷贝资源到本地。
（10）MRAppmaster向RM 申请运行MapTask资源。
（11）RM将运行MapTask任务分配给另外两个NodeManager，另两个NodeManager分别领取任务并创建容器。
（12）MR向两个接收到任务的NodeManager发送程序启动脚本，这两个NodeManager分别启动MapTask，MapTask对数据分区排序。
（13）MrAppMaster等待所有MapTask运行完毕后，向RM申请容器，运行ReduceTask。
（14）ReduceTask向MapTask获取相应分区的数据。
（15）程序运行完毕后，MR会向RM申请注销自己。
4、Yarn资源调度
YARN支持多种调度算法，包括FIFO Scheduler、Capacity Scheduler和Fair Scheduler