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1.Yarn

1.1 Yarn 是什么？

YARN是Hadoop2.0版本新引入的资源管理系统，直接从MR1演化而来。

 核心思想：将MP1中JobTracker的资源管理和作业调度两个功能分开，分别由ResourceManager和ApplicationMaster进程来实现。

  1）ResourceManager：负责整个集群的资源管理和调度。
  2）ApplicationMaster：负责应用程序相关的事务，比如任务调度、任务监控和容错等。

 YARN的出现，使得多个计算框架可以运行在一个集群当中。
  1）每个应用程序对应一个ApplicationMaster。
  2）目前可以支持多种计算框架运行在YARN上面比如MapReduce、Storm、Spark、Flink等。

参考

1.2 YARN的基本架构

从YARN的架构图来看，它主要由ResourceManager和ApplicationMaster、NodeManager、
    ApplicationMaster和Container等组件组成。

ResourceManager（RM）
    1）处理客户端请求；
    2）启动或监控ApplicationMaster；
    3）监控NodeManager；
    4）资源的分配与调度。

NodeManager（NM）
    1）单个节点上的资源管理；
    2）处理来自ResourceManager上的命令；
    3）处理来自ApplicationMaster上的命令。
  
ApplicationMaster（AM）  
    1）负责数据的切分；
    2）为应用程序申请资源并分配给内部的任务；
    3）任务的监控与容错。

Container

    对任务运行环境进行抽象，封装CPU、内存等多维度的资源以及环境变量、启动命令等任务运行相关的信息。
    比如内存、CPU、磁盘、网络等，当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是用Container表示的。
    YARN会为每个任务分配一个Container，且该任务只能使用该Container中描述的资源。

1.3 MapReduce on YARN

1、MapReduce on TARN
  1）YARN负责资源管理和调度；
  2）ApplicationMaster负责任务管理。

2、MapReduce ApplicationMaster
  1）MRAppMaster；
  2）每个MapReduce启动一个MRAppMaster；
  3）MRAppMaster负责任务切分、任务调度、任务监控和容错。

3、MRAppMaster任务调度
  1）YARN将资源分配给MRAppMaster；
  2）MRAppMaster进一步将资源分配给内部任务。

4、MRAppMaster容错
  1）MRAppMaster运行失败后，由YARN重新启动；
  2）任务运行失败后，由YARN重新申请资源。

1.4 Yarn工作流程

Yarn工作流程

1.5 Spark on YARN

Driver: 用户编写的程序的main函数就运行在driver上面，用户调用spark的api驱动driver进行工作，
    比如计划任务(schedule)、分发任务、收集结果等。
Cluster Manager：指yarn、Mesos等集群管理者。
Executor：实际执行任务的进程，运行在集群中的节点上。

参考

Spark on Yarn 架构解析程