YARN的基本设计思想是将MapReduce V1中的JobTracker拆分为两个独立的服务：ResourceManager和ApplicationMaster。ResourceManager负责整个系统的资源管理和分配，ApplicationMaster负责单个应用程序的的管理。

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，它主要由两个部分组成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Application Manager）。

调度器根据容量、队列等限制条件，将系统中的资源分配给正在运行的应用程序，在保证容量、公平性和服务等级的前提下，优化集群资源利用率，让所有的资源都被充分利用

应用程序管理器负责管理整个系统中的所有的应用程序，包括应用程序的提交、与调度器协商资源以启动ApplicationMaster、监控ApplicationMaster运行状态并在失败时重启它。

用户提交的一个应用程序会对应于一个ApplicationMaster，它的主要功能有：

a.与RM调度器协商以获得资源，资源以Container表示。

b.将得到的任务进一步分配给内部的任务。

c.与NM通信以启动/停止任务。

d.监控所有的内部任务状态，并在任务运行失败的时候重新为任务申请资源以重启任务。

NodeManager是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定期地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态；另一方面，他接收并处理来自AM的Container启动和停止请求。

Container是YARN中的资源抽象，封装了各种资源。一个应用程序会分配一个Container，这个应用程序只能使用这个Container中描述的资源。

不同于MapReduceV1中槽位slot的资源封装，Container是一个动态资源的划分单位，更能充分利用资源。

yarn 的任务提交流程

当jobclient向YARN提交一个应用程序后，YARN将分两个阶段运行这个应用程序：一是启动ApplicationMaster;第二个阶段是由ApplicationMaster创建应用程序，为它申请资源，监控运行直到结束。

具体步骤如下:

• 1) 用户向YARN提交一个应用程序，并指定ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序。

• 2) RM为这个应用程序分配第一个Container，并与之对应的NM通讯，要求它在这个Container中启动应用程序ApplicationMaster。

• 3) ApplicationMaster向RM注册，然后拆分为内部各个子任务，为各个内部任务申请资源，并监控这些任务的运行，直到结束。

• 4) AM采用轮询的方式向RM申请和领取资源。

• 5) RM为AM分配资源，以Container形式返回

• 6) AM申请到资源后，便与之对应的NM通讯，要求NM启动任务。

• 7) NodeManager为任务设置好运行环境，将任务启动命令写到一个脚本中，并通过运行这个脚本启动任务

• 8) 各个任务向AM汇报自己的状态和进度，以便当任务失败时可以重启任务。

• 9) 应用程序完成后，ApplicationMaster向ResourceManager注销并关闭自己。