翻译插件：
Yarn通俗介绍：
Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统和调度平台，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
可以把yarn理解为相当于一个分布式的操作系统平台，而mapreduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序，Yarn为这些程序提供运算所需的资源（内存、cpu）。
- yarn并不清楚用户提交的程序的运行机制
- yarn只提供运算资源的调度（用户程序向yarn申请资源，yarn就负责分配资源）
- yarn中的主管角色叫ResourceManager
- yarn中具体提供运算资源的角色叫NodeManager
- yarn与运行的用户程序完全解耦，意味着yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序，比如mapreduce、storm，spark，tez ……
- spark、storm等运算框架都可以整合在yarn上运行，只要他们各自的框架中有符合yarn规范的资源请求机制即可
- yarn成为一个通用的资源调度平台.企业中以前存在的各种运算集群都可以整合在一个物理集群上，提高资源利用率，方便数据共享
Yarn基本架构
YARN是一个资源管理、任务调度的框架，主要包含三大模块：ResourceManager（RM）、NodeManager（NM）、ApplicationMaster（AM）。
ResourceManager负责所有资源的监控、分配和管理；
ApplicationMaster负责每一个具体应用程序的调度和协调；
NodeManager负责每一个节点的维护。
对于所有的applications，RM拥有绝对的控制权和对资源的分配权。而每个AM则会和RM协商资源，同时和NodeManager通信来执行和监控task。
小总结：
提示下：（yarn前端那个不一样）
Yarn运行流程
整体图：
查找东西：
提交的资源：
- client向RM提交应用程序，其中包括启动该应用的ApplicationMaster的必须信息，例如ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。
- ResourceManager启动一个container用于运行ApplicationMaster。
- 启动中的ApplicationMaster向ResourceManager注册自己，启动成功后与RM保持心跳。
- ApplicationMaster向ResourceManager发送请求，申请相应数目的container。
- ResourceManager返回ApplicationMaster的申请的containers信息。申请成功的container，由ApplicationMaster进行初始化。container的启动信息初始化后，AM与对应的NodeManager通信，要求NM启动container。AM与NM保持心跳，从而对NM上运行的任务进行监控和管理。
- container运行期间，ApplicationMaster对container进行监控。container通过RPC协议向对应的AM汇报自己的进度和状态等信息。
- 应用运行期间，client直接与AM通信获取应用的状态、进度更新等信息。
- 应用运行结束后，ApplicationMaster向ResourceManager注销自己，并允许属于它的container被收回。
