在古老的 Hadoop1.0 中，MapReduce 的 JobTracker 负责了太多的工作，包括资源调度，管理众多的 TaskTracker 等工作。这自然是不合理的，于是 Hadoop 在 1.0 到 2.0 的升级过程中，便将 JobTracker 的资源调度工作独立了出来，而这一改动，直接让 Hadoop 成为大数据中最稳固的那一块基石。，而这个独立出来的资源管理框架，就是 Yarn 。
一. Hadoop Yarn 是什么在详细介绍 Yarn 之前，我们先简单聊聊 Yarn ，Yarn 的全称是 ** Yet Another Resource Negotiator**，意思是“另一种资源调度器”，这种命名和“有间客栈”这种可谓是异曲同工之妙。这里多说一句，以前 Java 有一个项目编译工具，叫做 Ant，他的命名也是类似的，叫做 “Another Neat Tool”的缩写，翻译过来是”另一种整理工具“。
既然都叫做资源调度器了，那么自然，它的功能也是负责资源管理和调度的，接下来，我们就深入到 Yarn 这个东西内部一探究竟吧。
二. Yarn 架构我们主要围绕上面这张图展开，不过在介绍图中内容时，需要先了解 Yarn 中的 Container 的概念，然后会介绍图中一个个组件，最后看看提交一个程序的流程。 2.1 Container
容器（Container）这个东西是 Yarn 对资源做的一层抽象。就像我们平时开发过程中，经常需要对底层一些东西进行封装，只提供给上层一个调用接口一样，Yarn 对资源的管理也是用到了这种思想。
如上所示，Yarn 将CPU核数，内存这些计算资源都封装成为一个个的容器（Container）。需要注意两点：
容器由 NodeManager 启动和管理，并被它所监控。
容器被 ResourceManager 进行调度。
NodeManager 和 ResourceManager 这两个组件会在下面讲到。
2.2 三个主要组件再看最上面的图，我们能直观发现的两个主要的组件是 ResourceManager 和 NodeManager ，但其实还有一个 ApplicationMaster 在图中没有直观显示。我们分别来看这三个组件。
ResourceManager我们先来说说上图中最中央的那个 ResourceManager（RM）。从名字上我们就能知道这个组件是负责资源管理的，整个系统有且只有一个 RM ，来负责资源的调度。它也包含了两个主要的组件：定时调用器(Scheduler)以及应用管理器(ApplicationManager)。
定时调度器(Scheduler)：从本质上来说，定时调度器就是一种策略，或者说一种算法。当 Client 提交一个任务的时候，它会根据所需要的资源以及当前集群的资源状况进行分配。注意，它只负责向应用程序分配资源，并不做监控以及应用程序的状态跟踪。
应用管理器(ApplicationManager)：同样，听名字就能大概知道它是干嘛的。应用管理器就是负责管理 Client 用户提交的应用。上面不是说到定时调度器（Scheduler）不对用户提交的程序监控嘛，其实啊，监控应用的工作正是由应用管理器（ApplicationManager）完成的。
ApplicationMaster每当 Client 提交一个 Application 时候，就会新建一个 ApplicationMaster 。由这个 ApplicationMaster 去与 ResourceManager 申请容器资源，获得资源后会将要运行的程序发送到容器上启动，然后进行分布式计算。
这里可能有些难以理解，为什么是把运行程序发送到容器上去运行？如果以传统的思路来看，是程序运行着不动，然后数据进进出出不停流转。但当数据量大的时候就没法这么玩了，因为海量数据移动成本太大，时间太长。但是中国有一句老话山不过来，我就过去。大数据分布式计算就是这种思想，既然大数据难以移动，那我就把容易移动的应用程序发布到各个节点进行计算呗，这就是大数据分布式计算的思路。
NodeManagerNodeManager 是 ResourceManager 在每台机器的上代理，负责容器的管理，并监控他们的资源使用情况（cpu，内存，磁盘及网络等），以及向 ResourceManager/Scheduler 提供这些资源使用报告。
三. 提交一个 Application 到 Yarn 的流程这张图简单地标明了提交一个程序所经历的流程，接下来我们来具体说说每一步的过程。
Client 向 Yarn 提交 Application，这里我们假设是一个 MapReduce 作业。
ResourceManager 向 NodeManager 通信，为该 Application 分配第一个容器。并在这个容器中运行这个应用程序对应的 ApplicationMaster。