资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，想到与一个操作系统平台。
Yarn基本架构：
Yarn主要组成有Resource Manager、Node Manager、Application Master、Container 。
1、Resource Manager（RM）：
1.1 处理客户请求；
1.2 监控Node Manager；
1.3 启动或监控Application Master；
1.4 资源的分配与调度；
2、Node Manager（NM）：
2.1 管理单个节点上的资源；
2.2 处理来自Resource Manager的命令；
2.3 处理来自Application Master的命令；
3、Application Master（AM）：
3.1 负责数据的切分；
3.2 为应用程序申请资源并分配给内部的任务；
3.3 任务的监控与容错；
4、Container：
Container是Yarn中的资源抽象，封装了某个节点上的多维资源（内存、CPU、网络、磁盘等）。
Yarn工作机制：
1）MR程序提交到客户端所在节点；
2）Yarnrunner向Resource Manager申请一个Application；
3）RM将应用程序资源路径返回给Yarnrunner；
4）该程序将运行所需资源提交给HDFS；
5）提交完资源后，申请运行MRAppMaster；
6）RM将用户请求初始化成一个task，提交给调度队列；
7）其中一个NodeManager拿到task任务；
8）该NodeManager创建容器Container，并产生MRAppMaster；
9）Container从HDFS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，另外两个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，向MR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，MR向RM申请注销。
作业提交过程：
1.作业提交；
2.作业初始化；
3.任务分配；
4.任务运行；
5.进度和状态更新：
Yarn中的任务将其进度和状态返回给应用管理器，客户端每秒向应用管理器请求进度更新，展示给用户。
6.作业完成：
除了向应用管理器请求作业进度外，客户端每5分钟会通过调用waitForCompletion()检查作业是否完成；作业完成后，应用管理器和container会清理工作状态，作业的信息会被作业历史服务器存储以备之后用户核查。
资源调度器：
作业调度器主要有三种：FIFO、Capacity Scheduler和Fair Scheduler
Hadoop2.7.2默认的资源调度器是Capacity Scheduler
1 FIFO（先进先出）：
将应用放置在一个队列中，按照提交的顺序运行应用。首先为队列中第一个应用的请求分配资源，第一个应用的请求被满足后再依次为队列中下一个应用服务。
优点：简单易懂；
缺点：不适合共享集群（适合容量调度器或公平调度器），大的应用会占用集群中所有资源，每个应用必须等待直到轮到自己运行。
2 容量调度器（Capacity Scheduler）：
允许多个组织共享一个Hadoop集群，每个组织可以分配到全部集群资源的一部分。每个组织被配置一个专门的队列，每个队列被配置为可以使用一定的集群资源。队列可以进一步按层次划分，这样每个组织内的不同用户能够共享该组织队列所分配的资源。
3 公平调度器（Fair Scheduler）：
公平调度器旨在为所有运行的应用公平分配资源。
假设有A、B两个用户，分别拥有自己的队列；A启动一个作业，在B没有需求的时候，A会分配到全部可用的资源；当A作业仍在运行的时候B启动一个作业，一段时间后，每个作业都用到了一半资源；这时候如果B启动第二个作业且其他作业仍在运行，那么第二个作业和B的其他作业共享资源，此时B的每个作业将占用四分之一的集群资源，而A继续占用一般的集群资源。
