Yarn概述

1. 产生原因：
   a. 内因：Hadoop1.0中，JobTracker既要负责任务调度和监控还要负责集群的资源管理，任务比较多，就导致任务量增多的时候效率成倍下降甚至崩溃、
   b. 外因：随着Hadoop以及分布式的发展，产生了越来越多的计算框架，这些框架之间的资源分配容易产生冲突，所以需要提供一套统一的资源分配的框架
2. YARN - Yet Another Resource Negotiator— 迄今另一个资源调度器
3. Yarn负责资源管理和任务调度
   a. ResourceManager：资源管理
   b. ApplicationMaster：任务管理
   c. NodeManager：执行任务

二、Job的执行流程

1. 客户端将Job提交给ResourceManager
2. ResourceManager在收到Job任务之后会等待NodeManager的心跳
3. 在ResourceManager收到NodeManager的心跳之后会将Job交给这个NodeManager，同时在这个NodeManager上开启一个ApplicationMaster，将Job分配给这个ApplicationMaster - 在Yarn中，每一个Job任务会对应一个单独的ApplicationMaster
4. ApplicationMaster收到Job之后会对这个Job进行划分，划分好之后会向ResourceManager请求执行资源。请求的资源数量要考虑副本数量。例如，如果一个任务划分成5个MapTask以及2个ReduceTask，那么默认情况下在申请资源的时候会申请17份资源，但是注意ResourceManager会只返回7份资源
5. ResourceManager收到请求之后会将资源封装成Container对象发送给ApplicationMaster
6. ApplicationMaster收到Container之后会对资源进行二次分配，分配给具体的子任务
7. ApplicationMaster会将子任务分发给NodeManager执行，并且会监控这些任务的执行情况。每一个ApplicationMaster只监控自己的任务，不监控其他的ApplicationMaster的任务
8. 当子任务执行失败的时候，这个子任务所占用的资源也会被释放。ApplicationMaster在监控到这个任务失败的时候会试图重启这个子任务，在重启之前，ApplicationMaster会向ResourceManager重新为这个子任务来申请资源
9. 注意：
   a. 在Yarn体系结构中，ResourceManager管理ApplicationMaster，ApplicationMaster管理子任务
   b. 默认情况下，每份资源中包含1G内存一个1个CPU核，即允许每一个子任务占用1G内存以及1个CPU核