一、Yarn的概述
Apache Yarn（Yet Another Resource Negotiator的缩写）是hadoop集群资源管理器系统，Yarn从hadoop 2引入，最初是为了改善MapReduce的实现，但是它具有通用性，同样执行其他分布式计算模式。
在MapReduce1中，具有如下局限性：
扩展性差：jobtracker兼顾资源管理和作业控制跟踪功能跟踪任务，启动失败或迟缓的任务，记录任务的执行状态，维护计数器），压力大，成为系统的瓶颈
可靠性差：采用了master/slave结构，master容易单点故障
资源利用率低：基于槽位的资源分配模型，槽位是一种粗粒度的资源划分单位，通常一个任务不会用完一个槽位的资源，hadoop1分为map slot和reduce slot，而它们之间资源不共享，造成一些资源空闲。
不支持多框架：不支持多种计算框架并行
yarn很好解决了MapReduce1中的局限性：yarn基本思想；一个全局的资源管理器Resourcemanager和与每个应用对用的ApplicationMaster，Resourcemanager和NodeManager组成全新的通用系统，以分布式的方式管理应用程序。
所以针对MapReduce1，yarn就有了如下特点：
支持非mapreduce应用的需求
可扩展性
提高资源是用率
用户敏捷性
可以通过搭建为高可用
1.1 application
需要注意的是，在Yarn中我们把job的概念换成了application，因为在新的Hadoop2.x中，运行的应用不只是MapReduce了，还有可能是其它应用如一个DAG（有向无环图Directed Acyclic Graph，例如storm应用）。Yarn的另一个目标就是拓展Hadoop，使得它不仅仅可以支持MapReduce计算，还能很方便的管理诸如Hive、Hbase、Pig、Spark/Shark等应用。这种新的架构设计能够使得各种类型的应用运行在Hadoop上面，并通过Yarn从系统层面进行统一的管理，也就是说，有了Yarn，各种应用就可以互不干扰的运行在同一个Hadoop系统中，共享整个集群资源，如下图所示：
二、yarn架构组件
Yarn从整体上还是属于master/slave模型，主要依赖于三个组件来实现功能，第一个就是ResourceManager，是集群资源的仲裁者
它包括两部分：一个是可插拔式的调度Scheduler，一个是ApplicationManager，用于管理集群中的用户作业。
第二个是每个节点上的NodeManager，管理该节点上的用户作业和工作流，也会不断发送自己Container使用情况给ResourceManager。
第三个组件是ApplicationMaster，用户作业生命周期的管理者它的主要功能就是向ResourceManager（全局的）申请计算资源（Containers）并且和NodeManager交互来执行和监控具体的task。架构图如下：
2.1 Resourcemanager
ResourceManager 拥有系统所有资源分配的决定权，负责集群中所有应用程序的资源分配，拥有集群资源主要、全局视图。因此为用户提供公平的，基于容量的，本地化资源调度。根据程序的需求，调度优先级以及可用资源情况，动态分配特定节点运行应用程序。它与每个节点上的NodeManager和每一个应用程序的ApplicationMaster协调工作。
ResourceManager的主要职责在于调度，即在竞争的应用程序之间分配系统中的可用资源，并不关注每个应用程序的状态管理。
ResourceManager主要有两个组件：Scheduler和ApplicationManager：Scheduler是一个资源调度器，它主要负责协调集群中各个应用的资源分配，保障整个集群的运行效率。Scheduler的角色是一个纯调度器，它只负责调度Containers，不会关心应用程序监控及其运行状态等信息。同样，它也不能重启因应用失败或者硬件错误而运行失败的任务。
2.1.1 Scheduler
Yarn的设计目标就是允许我们的各种应用以共享、安全、多租户的形式使用整个集群。并且，为了保证集群资源调度和数据访问的高效性，Yarn还必须能够感知整个集群拓扑结构。为了实现这些目标，ResourceManager的调度器Scheduler为应用程序的资源请求定义了一些灵活的协议，通过它就可以对运行在集群中的各个应用做更好的调度，因此，这就诞生了Resource Request和Container。
具体来讲，一个应用先向ApplicationMaster发送一个满足自己需求的资源请求，然后ApplicationMaster把这个资源请求以resource-request的形式发送给ResourceManager的Scheduler，Scheduler再在这个原始的resource-request中返回分配到的资源描述Container。每个ResourceRequest可看做一个可序列化Java对象，包含的字段信息如下
<resource-name, priority, resource-requirement, number-of-containers>
resource-name：资源名称，现阶段指的是资源所在的host和rack，后期可能还会支持虚拟机或者更复杂的网络结构
priority：资源的优先级
resource-requirement：资源的具体需求，现阶段指内存和cpu需求的数量
number-of-containers：满足需求的Container的集合
Scheduler是一个可插拔的插件，负责各个运行中的应用的资源分配，受到资源容量，队列以及其他因素的影响。是一个纯粹的调度器，不负责应用程序的监控和状态追踪，不保证应用程序的失败或者硬件失败的情况对task重启，而是基于应用程序的资源需求执行其调度功能，使用了叫做资源container的概念，其中包括多种资源，比如，cpu，内存，磁盘，网络等。在Hadoop的
MapReduce框架中主要有三种Scheduler：FIFO Scheduler，Capacity Scheduler和Fair Scheduler。
FIFO Scheduler：先进先出，不考虑作业优先级和范围，适合低负载集群。
Capacity Scheduler：将资源分为多个队列，允许共享集群，有保证每个队列最小资源的使用。
Fair Scheduler：公平的将资源分给应用的方式，使得所有应用在平均情况下随着时间得到相同的资源份额。
2.1.2 ApplicationManager
ApplicationManager主要负责接收job的提交请求，为应用分配第一个Container来运行ApplicationMaster，还有就是负责监控ApplicationMaster，在遇到失败时重启ApplicationMaster运行的Container
2.2 NodeManager
NodeManager是yarn节点的一个“工作进程”代理，管理hadoop集群中独立的计算节点，主要负责与ResourceManager通信，负责启动和管理应用程序的container的生命周期，监控它们的资源使用情况（cpu和内存），跟踪节点的监控状态，管理日志等。并报告给RM。
NodeManager在启动时，NodeManager向ResourceManager注册，然后发送心跳包来等待ResourceManager的指令，主要目的是管理resourcemanager分配给它的应用程序container。NodeManager只负责管理自身的Container，它并不知道运行在它上面应用的信息。在运行期，通过NodeManager和ResourceManager协同工作，这些信息会不断被更新并保障整个集群发挥出最佳状态
主要职责：
1、接收ResourceManager的请求，分配Container给应用的某个任务
2、和ResourceManager交换信息以确保整个集群平稳运行。ResourceManager就是通过收集每个NodeManager的报告信息来追踪整个集群健康状态的，而NodeManager负责监控自身的健康状态。
3、管理每个Container的生命周期
4、管理每个节点上的日志
5、执行Yarn上面应用的一些额外的服务，比如MapReduce的shuffle过程
2.2.1 Container
Container是Yarn框架的计算单元，是具体执行应用task（如map task、reduce task）的基本单位。Container和集群节点的关系是：一个节点会运行多个Container，但一个Container不会跨节点。
一个Container就是一组分配的系统资源，现阶段只包含两种系统资源（之后可能会增加磁盘、网络、GPU等资源），由NodeManager监控，Resourcemanager调度。
每一个应用程序从ApplicationMaster开始，它本身就是一个container（第0个），一旦启动，ApplicationMaster就会更加任务需求与Resourcemanager协商更多的container，在运行过程中，可以动态释放和申请container。
2.3 ApplicationMaster
每个应用程序的ApplicationMaster负责与scheduler协商合适的container，跟踪应用程序的状态，以及监控它们的进度，ApplicationMaster是协调集群中应用程序执行的进程。每个应用程序都有自己的ApplicationMaster，负责与ResourceManager协商资源（container）和NodeManager协同工作来执行和监控任务 。
当一个ApplicationMaster启动后，会周期性的向resourcemanager发送心跳报告来确认其健康和所需的资源情况，在建好的需求模型中，ApplicationMaster在发往resourcemanager中的心跳信息中封装偏好和限制，在随后的心跳中，ApplicationMaster会对收到集群中特定节点上绑定了一定的资源的container的租约，根据Resourcemanager发来的container，ApplicationMaster可以更新它的执行计划以适应资源不足或者过剩，container可以动态的分配和释放资源。
三、Yarn作业调度流程
Application在Yarn中的执行过程如下图所示：
客户端程序向ResourceManager提交应用并请求一个ApplicationMaster实例，ResourceManager在应答中给出一个applicationID以及有助于客户端请求资源的资源容量信息。
ResourceManager找到可以运行一个Container的NodeManager，并在这个Container中启动ApplicationMaster实例Application Submission Context发出响应，其中包含有：ApplicationID，用户名，队列以及其他启动ApplicationMaster的信息，
Container Launch Context（CLC）也会发给ResourceManager，CLC提供了资源的需求，作业文件，安全令牌以及在节点启动ApplicationMaster所需要的其他信息。
当ResourceManager接收到客户端提交的上下文，就会给ApplicationMaster调度一个可用的container（通常称为container0）。然后ResourceManager就会联系NodeManager启动ApplicationMaster，并建立ApplicationMaster的RPC端口和用于跟踪的URL，用来监控应用程序的状态。
ApplicationMaster向ResourceManager进行注册，注册之后客户端就可以查询ResourceManager获得自己ApplicationMaster的详细信息，以后就可以和自己的ApplicationMaster直接交互了。在注册响应中，ResourceManager会发送关于集群最大和最小容量信息
在平常的操作过程中，ApplicationMaster根据resource-request协议向ResourceManager发送resource-request请求，ResourceManager会根据调度策略尽可能最优的为ApplicationMaster分配container资源，作为资源请求的应答发ApplicationMaster
当Container被成功分配之后，ApplicationMaster通过向NodeManager发送container-launch-specification信息来启动Container， container-launch-specification信息包含了能够让Container和ApplicationMaster交流所需要的资料，一旦container启动成功之后，ApplicationMaster就可以检查他们的状态，Resourcemanager不在参与程序的执行，只处理调度和监控其他资源，Resourcemanager可以命令NodeManager杀死container，
应用程序的代码在启动的Container中运行，并把运行的进度、状态等信息通过application-specific协议发送给ApplicationMaster，随着作业的执行，ApplicationMaster将心跳和进度信息发给ResourceManager，在这些心跳信息中，ApplicationMaster还可以请求和释放一些container。
在应用程序运行期间，提交应用的客户端主动和ApplicationMaster交流获得应用的运行状态、进度更新等信息，交流的协议也是application-specific协议
一但应用程序执行完成并且所有相关工作也已经完成，ApplicationMaster向ResourceManager取消注册然后关闭，用到所有的Container也归还给系统，当container被杀死或者回收，Resourcemanager都会通知NodeManager聚合日志并清理container专用的文件。
四、 其他概念
4.1 预留资源
YARN通过ReservationSystem支持资源保留的概念，ReservationSystem是一个组件，该组件使用户可以指定资源的时间限制（例如，截止日期）的配置文件，并保留资源以确保重要工作的可预测执行。ReservationSystem跟踪资源的时间限制，执行保留的资源申请控制，并动态指示底层调度程序确保预留资源的充足。
4.2 联邦机制
为了将YARN扩展到成千上万个节点，YARN通过YARN的联邦功能支持达到该目标，联邦机制允许将多个Yarn 集群透明地连接在一起，并使它们看起来像一个单一大的集群。 这可以用于实现更大的规模或允许将多个独立的群集一起用于非常大的工作，或用于具有全部能力的租户。
