YARN主要由两个核心步骤构成，分别是ResourceManager和NodeManager;当用YARN进行大数据计算时，可以划分为五个阶段：
一：作业提交阶段：Client申请计算资源的应用并向整个集群提交job同时申请一个job-id,当ResourceManager收到Client的请求后，给Client返回一个资源提交路径和job-id,当Client收到ResourceManager的返回后，根据这些返回数据的值发送一个jar包，上传计算所需要的资源到指定的位置，之后向ResourceManager发送执行作业请求，ResourceManger接收到请求后创建了一个ApplicationManager;
二：作业初始化阶段：新创建的ApplicationManager会将job添加到ResourceScheduler中，当轮到job执行时，ResourceScheduler会通知ApplicationManager执行job,ApplicationManager调用分配给它的NodeManager并在其中开辟容器，启动ApplicationMaster,ApplicationMaster获取HDFS上的文件，生成Task.
三：任务分配阶段：ApplicationMaster向ResourceManager申请运行Task的任务资源，ResourceManager将需要运行的Task任务分配给空闲的NodeManager,NodeManager分别领取任务并创建用于执行Task的Container。
四：任务运行阶段：ApplicationMaster通知所有接收到Task计算任务的NodeManager启动计算，NodeManager启动计算，所有的Task执行完毕后，ApplicationMaster向ResourceManager申请注销。
五：作业完成阶段
