在hadoop中有三大核心组件，hdfs，yarn，mapreduce，在之前已经整理过hdfs基础的一些东西，今天来了解一下yarn中的主要角色以及它的作用，然后熟悉当客户端提交一个job到yarn上，yarn是如何去执行这个job。yarn（Yet Another Resource Negotiator）另一种资源调度协调者，是一种新的hadoop资源管理器，yarn是hadoop 2.X版本中的一个新特性。
（一）主要角色以及其作用
1、client：client觉得就是通过接口访问yarn，提交job或者启停任务。
2、ResourceManager：全局资源管理器 ①负责整个集群的资源分配 ②调度、启动每一个job所属的ApplicationMaster ③监控ApplicationMaster的情况
RsourceManager主要有两个构件组成：①调度器（scheduler） ②应用程序管理器（Applications Manager， ASM）
调度器（scheduler）：调度器根据容量、队列等限制条件将系统中的资源分配给正在运行的应用程序。调度器不参与任何具体应用程序的相关工作，如：不负责监控或者跟踪应用程序的执行状态、不负责重启应用执行失败或者硬件故障产生的失败任务。调度器仅根据各个应用程序的资源需求进行资源分配。
应用程序管理器（Applications Manager）：负责整个系统中所有应用程序，包括应用程序的提交、与调度器资源协商以启动Application Master、监控Application Master运行状态并在失败时重启它。
3、Application Master：①与RM调度器协商以获取资源（用container表示） ②将得到的任务进一步分配给内部的任务 ③与NM通信以启停任务 ④监控所有任务状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务
yarn中自带两种Application Master的实现：一个是用于演示AM编写方法的实例程序distributedshell，他可以申请一定数量的container以并行运行shell命令或者shell脚本；另一种是运行MapReduce应用程序的AM-MRAppMaster
4、NodeManager：每个节点上资源和任务管理器 ①定时向RM汇报本节点上资源使用情况和container的运行状况 ②接收并处理来自AM的container的启停请求
5、Container：类似于一个资源的容器，RM为AM申请来的资源以container的形式表示 ①封装了某个节点上的多维资源，如：CPU，内存，磁盘，网络等
在yarn中有两种container：一种是AM运行时需要的Container；另一种是AP为执行任务向RM申请的
（二）yarn提交并执行一个MR任务的流程
1、用户向yarn提交一个应用程序，其中包括MRAppMaster程序，启动MRAppMaster的命令，用户程序等
2、RM为改程序分配一个container，并与对应的NM通信，要求在这个container中启动应用程序MRAppMaster
3、MRAppMaster首先向RM注册，这样用户可以通过RM查看应用程序的运行状态，然后将为各个任务申请资源，并监控他的运行状态直到结束
4、MRAppMaster采用轮询的方式通过RPC协议向RM申请和领取资源
5、一旦MRAppMaster领取到资源，就与相对应的NM通信，启动任务
6、NM为任务配置好运行环境之后，将任务启动命令写到一个脚本中，并通过该脚本启动任务
7、各个任务通过某个RPC协议向MRAppMaster汇报自己的状态和进度，以让MRAppMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败的时候重新启动任务
8、应用程序执行完成后，MRAppMaster向RM注销并关闭自己