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这篇文章主要介绍Hadoop中Yarn架构是什么样的，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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先来看看Yarn平台的基本架构：
在Yarn的结构中，把原来JobTracker管的事儿(资源管理、任务调度)拆开了，资源调度让ResourceManager干，任务调度让ApplicationMaster管，这样的好处就是能够让各个模块各司其职，专一干一件事，就好比一个大领导每天如果不专心管理管队，老跑去敲代码，最后这个团队必然存在问题。言归正传，既然要了解Yarn的架构，在这里有必要先解释一下用户提交一个任务都走了哪些流程：
NodeManager启动的时候，会向ResourceManager注册自己的内存、CPU使用率等资源信息，供NodeManager调度。
ApplicationMaster 负责管理应用程序的整个生命周期，每个应用程序都对应一个AM，主要功能有：
(1) 与RM的调度器通讯，协商管理资源分配。
(2) 与NM合作，在合适的容器中运行对应的task，并监控这些task执行。
(3) 如果container出现故障，AM会重新向调度器申请资源。
(4) 计算应用程序所需的资源量，并转化成调度器可识别的协议。
(5) AM出现故障后，ASM会重启它，而由AM自己从之前保存的应用程序执行状态中恢复应用程序。
NodeManager替代了Hadoop v1版本中的TaskTracker，每个节点都会有一个NM，主要功能有：
(1) 为应用程序启动容器，同时确保申请的容器使用的资源不会超过节点上的总资源。
(2) 为task构建容器环境，包括二进制可执行文件，jars等。
(3) 为所在的节点提供了一个管理本地存储资源的简单服务，应用程序可以继续使用本地存储资源即使他没有从RM那申请。比如：MapReduce可以使用该服务程序存储map task的中间输出结果。
一个NodeManager上面可以运行多个Container，Container之间的资源互相隔离，类似于虚拟机的多个系统一样，各自使用自己分配的资源。NodeManager会启动一个监控进行用来对运行在它上面的Container进行监控，当某个Container占用的资源超过约定的阈值后，NodeManager就会将其杀死。
4. Container
Container可以说是一个对Application使用资源描述的集合(或容器)，可以看做一个可序列化的java对象，封装了一些描述信息，例如：
message ContainerProto {
optional ContainerIdProto id = 1; //container id
optional NodeIdProto nodeId = 2; //container（资源）所在节点
optional string node_http_address = 3;
optional ResourceProto resource = 4; //container资源量
optional PriorityProto priority = 5; //container优先级
optional hadoop.common.TokenProto container_token = 6; //container token，用于安全认证
}
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。
5. YARN平台的资源管理方案
在YARN中，用户以队列的形式组织，每个用户可属于一个或多个队列，且只能向这些队列中提交application。每个队列被划分了一定比例的资源。
YARN的资源分配过程是异步的，也就是说，资源调度器将资源分配给一个application后，不会立刻push给对应的ApplicaitonMaster，而是暂时放到一个缓冲区中，等待ApplicationMaster通过周期性的RPC函数主动来取，也就是说，采用了pull-based模型，而不是push-based模型，这个与MRv1是一致的。
相比于MRv1中的资源调度器，尽管YANR的调度器也是插拔式的，但由于YARN采用了事件驱动的模型，因此编写起来更加复杂，难度也远远大于MRv1。
同MRv1一样，YARN也自带了三种常用的调度器，分别是FIFO，Capacity Scheduler和Fair Scheduler，其中，第一个是默认的调度器，它属于批处理调度器，而后两个属于多租户调度器，它采用树形多队列的形式组织资源，更适合公司应用场景。需要注意的是，这三种调度器采用的算法与MRv1中的完全一致，只不过是根据YARN中资源调度器的对外接口重新实现了一遍，在此不再赘述。
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