1.NameNode:
相当于一个领导者，负责调度 ，比如你需要存一个1280m的文件
如果按照128m分块 那么namenode就会把这10个块（这里不考虑副本）
分配到集群中的datanode上并记录对于关系 。当你要下载这个文件的时 候namenode就知道在那些节点上给你取这些数据了。它主要维护两个 map 一个是文件到块的对应关系 一个是块到节点的对应关系。
2. secondarynamenode：
它是namenode的一个快照，会根据configuration中设置的值来
决定多少时间周期性的去cp一下namenode，记录namenode中
的metadata及其它数据
3. NodeManager（NM）:
是YARN中每个节点上的代理，它管理Hadoop集群中单个计算节点
包括与ResourceManger保持通信，监督Container的生命周期管理，
监控每个Container的资源使用（内存、CPU等）情况，追踪节点健
康状况，管理日志和不同应用程序用到的附属服务（auxiliary service）
4.DataNode:
a.DataNode的需要完成的首要任务是K-V存储
b.完成和namenode 通信 ，这个通过IPC 心跳连接实现。
此外还有和客户端 其它datanode之前的信息交换
c.完成和客户端还有其它节点的大规模通信，这个需要直接
通过socket 协议实现。
5.ResourceManager:
在YARN中，ResourceManager负责集群中所有资源的统一管理和分配，它接收来自各个节点（NodeManager）的资源汇报信息，并把这些信息按照一定的策略分配给各个应用程序（实际上是ApplicationManager）
RM与每个节点的NodeManagers (NMs)和每个应用的ApplicationMasters (AMs)一起工作。
a.NodeManagers 遵循来自ResourceManager的指令来管理单一节点上的可用资源。
b.ApplicationMasters负责与ResourceManager协商资源与NodeManagers合作启动容器
上面的一些名词解释
ApplicationMaster
计算应用的资源需求，资源可以是静态或动态计算的，静态的一般是Client申请时就指定了，动态则需要ApplicationMaster根据应用的运行状态来决定 根据数据来申请对应位置的资源（Data Locality） 向ResourceManager申请资源，与NodeManager交互进行程序的运行和监控，监控申请的资源的使用情况，监控作业进度 跟踪任务状态和进度，定时向ResourceManager发送心跳消息，报告资源的使用情况和应用的进度信息 负责本作业内的任务的容错
Container的一些基本概
念和工作流程如下：
（1） Container是YARN中资源的抽象，它封装了某个节点上一定量的资源（CPU和内存两类资源）。它跟Linux Container没有任何关系，仅仅是YARN提出的一个概念（从实现上看，可看做一个可序列化/反序列化的Java类）。
（2） Container由ApplicationMaster向ResourceManager申请的，由ResouceManager中的资源调度器异步分配给ApplicationMaster；
（3） Container的运行是由ApplicationMaster向资源所在的NodeManager发起的，Container运行时需提供内部执行的任务命令（可以使任何命令，比如java、Python、C++进程启动命令均可）以及该命令执行所需的环境变量和外部资源（比如词典文件、可执行文件、jar包等）。
另外，一个应用程序所需的Container分为两大类，如下：
（1） 运行ApplicationMaster的Container：这是由ResourceManager（向内部的资源调度器）申请和启动的，用户提交应用程序时，可指定唯一的ApplicationMaster所需的资源；
（2） 运行各类任务的Container：这是由ApplicationMaster向ResourceManager申请的，并由ApplicationMaster与NodeManager通信以启动之。以上两类Container可能在任意节点上，它们的位置通常而言是随机的，即ApplicationMaster可能与它管理的任务运行在一个节点上。
