从今天开始，我们就进入到Yarn部分的学习！！
一. 什么是Yarn
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和调度平台，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。
我们可以把yarn理解为相当于一个分布式的操作系统平台，而mapreduce等运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（CPU，内存，磁盘等）。
同时大家需要了解以下几点:
- 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中具体提供运算资源的角色叫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mapreduce、storm，spark等
- spark、storm等运算框架都可以整合在yarn上运行，只要他们各自的框架中有符合yarn规范的资源请求机制即可
- yarn成为一个通用的资源调度平台.企业中以前存在的各种运算集群都可以整合在一个物理集群上，提高资源利用率，方便数据共享
YARN是一个资源管理、任务调度的框架，主要包含四大模块：ResourceManager（RM）、NodeManager（NM）、ApplicationMaster（AM）和Container。
其中：
ResourceManager负责所有资源的监控、分配和管理，一个集群只有一个；
NodeManager负责每一个节点的维护，一个集群有多个。
ApplicationMaster负责每一个具体应用程序的调度和协调，一个集群有多个；
对于所有的applications，RM拥有绝对的控制权和对资源的分配权。而每个AM则会和RM协商资源，同时和NodeManager通信来执行和监控task。
三. Yarn的四大组件
上图详细介绍了Yarn各主要组件的作用
好了，本次的内容分享就到这里，下一篇博客将为大家介绍Yarn的运行流程，敬请期待!!!
