根据MapReduce on YARN初识YARN架构
YARN简介：
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，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
YARN的基本思想是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建一个全局的ResourceManager（RM）和若干个针对应用程序的ApplicationMaster（AM）。
YARN架构：
ResourceManager（RM）
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，ASM）。
调度器根据容量、队列等限制条件（如每个队列分配一定的资源，最多执行一定数量的作业等），将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序。
应用程序管理器负责管理整个系统中所有应用程序，包括应用程序提交、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新启动它等。
NodeManager（NM）
NM是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定时地向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，它接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求。
ApplicationMaster（AM）
用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括：
与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）；
将得到的任务进一步分配给内部的任务（资源的二次分配）；
与NM通信以启动/停止任务；
监控所有任务运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。
注：RM只负责监控AM，在AM运行失败时候启动它，RM并不负责AM内部任务的容错，这由AM来完成。
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，当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是用Container表示。YARN会为每个任务分配一个Container，且该任务只能使用该Container中描述的资源。
MapReduce on YARN：
- 客户端(client)向资源管理者(ResourceManager)发出命令请求
- 资源管理者(ResourceManager)接收到请求后，集群的应用管理者(ApplicationsMagager)会告诉节点管理者(NodeManager)去创建节点应用管理者(MR ApplicationMaster)
- 节点应用管理者(MR ApplicationMaster)创建完成之后会告诉资源管理者(ResourceManager)自己已经创建完毕并注册，同时向资源调度者(ResourceScheduler)申请资源。
- 资源调度者(ResourceScheduler)将资源分配给节点应用管理者(MR ApplicationMaster)，节点应用管理者(MR ApplicationMaster)告诉节点管理者(NodeManager)去启动Map任务(MapTask)和Reduce任务(ReduceTask)。
- Map任务(MapTask)和Reduce任务(ReduceTask)将执行的结果反馈给节点应用管理者(MR ApplicationMaster)
- 节点应用管理者(MR ApplicationMaster)将执行的结果反馈给集群的应用管理者(ApplicationsMagager)
- 客户端(client)可以通过浏览器访问节点的应用管理者(MR ApplicationMaster)去监控Map任务(MapTask)和Reduce任务(ReduceTask)的执行情况。
