一、YARN：Hadoop集群中的同一资源调度系统。Hadoop2.0后引入，主要功能有：负责集群中资源的统一调度，响应客户端的请求。
优缺点
二、YARN核心组件及架构
1. ResourceManger（RM）：全局资源管理器，集群中只有一个活跃的RM，具体功能包括：处理客户端的请求；启动监控ApplicationMaster；监控NodeManger；资源的分配和调度。
2.ApplicationMaster（AM）：每个应用程序（job任务）对应一个AM，负责计算job的资源情况，并向RM申请和任务的调度。具体功能包括：（1）计算job资源使用情况，与RM协商申请job的资源情况；（2）与NodeManger通信启动/停止Container，来执行/终止任务的具体执行；（3）监控任务的运行状态及失败处理。
3.NodeManager（NM）：节点的资源管理器，每个节点启动一个，一般与DataNode一 一对应。具体功能包括：（1）监控和管理当前节点的资源使用情况；（2）通过心跳向RM汇报自身的资源使用情况；（3）处理RM的请求，分配执行AM的Container；（4）：处理AM的请求，启动和停止执行任务的Container。
4.Container：资源的抽象，包括一系列描述信息，任务的运行资源（节点、CPU、内存等），任务运行环境，启动命令等。
架构图见 yarn-arch
三、YARN运行流程
2. RM根据内部调度器，选取一个资源空闲的NM，启动一个Container来运行AM。
3.AM计算应用程序所需资源，向RM进行资源申请，申请字段包括：
message ResourceRequestProto {
optional PriorityProtopriority = 1; // 资源优先级
optional stringresource_name = 2; // 期望资源所在的host
optional ResourceProtocapability = 3; // 资源量（mem、cpu）
optional int32num_containers = 4; // 满足条件container个数
optional boolrelax_locality = 5 ; //default = true;
}
AM会根据文件的存储地址，分析运行需要的资源等，向RM申请一个期望的资源列表，RM同时考虑各个节点资源使用情况，最终分配一个资源列表。
4. RM返回资源列表，以cotainer结构
message ContainerProto {
optional ContainerIdProtoid = 1; //container id
optional NodeIdProtonodeId = 2; //container（资源）所在节点
optional stringnode_http_address = 3;
optional ResourceProtoresource = 4; //分配的container数量
optional PriorityProtopriority = 5; //container的优先级
optional hadoop.common.TokenProtocontainer_token = 6; //container token，用于安全认证
}
5. AM与NM通信，分配Container并执行任务，以 ContainerLaunchContext 结构发出请求。同时监控各个节点的运行情况（定期心跳），如果失败，AM可将该节点的任务调度到其他节点运行。
一个NN可以启动多个Container。
ContainerLaunchContext结构：
message ContainerLaunchContextProto {
repeated StringLocalResourceMapProtolocalResources = 1; //该Container运行的程序所需的在资源，例如：jar包
optional bytestokens = 2;//Security模式下的SecurityTokens
repeated StringBytesMapProtoservice_data = 3;
repeated StringStringMapProtoenvironment = 4; //Container启动所需的环境变量
repeated stringcommand = 5; //该Container所运行程序的命令,比如运行的为java程序,即$JAVA_HOME/bin/java org.ourclassrepeated ApplicationACLMapProto application_ACLs = 6;//该Container所属的Application的访问控制列表
}
RM负责AM的启动和监控，若异常可重新运行。
AM负责真个job任务的运行、监控，及失败处理操作。
四、YARN的调度器
先进先出FIFO
Cap 容量调度器
Fire 公平调度器
