YARN 作用 ：资源调度分配
比 开启hdfs多两个进程 ResourceManager NodeManager 这两个进程
主要的模块
1.ResourceManager （RM）
yarn的资源控制框架的中心模块，负责集群中的所有的资源的统一管理和分配。
RM里面： 调度器 应用管理器
2.调度器（ResourceScheduler）
根据各个应用程序的资源需求，进行分配
3.应用管理器（Applications Manager）
负责监控和跟踪AM的执行状态
4.NodeManager（NM）
是ResourceManager每台机器上的代理，负责容器的管理，并监控他们的资源使用情况（CPU，内存，磁盘，网络等等），以及向RM进行这些资源的汇报
5.ApplicationMaster（AM）
yarn中每个应用都会启动一个AM，负责向RM去申请资源，请求NM启动Container，并告诉container去做什么
6.Container
这是一个虚拟的一个概念
yarn中所有应用都是再container上运行的，包括（AM）
1.container是yarn中资源的抽象（申请到的资源），它封装了某个节点上的一定资源
（cpu，磁盘，内存，网络等等）
2.container由AM向RM申请，由RM中的ResourceScheduler分配给AM
container 分类
1.运行AM的container
2.运行各类任务的container，由AM向RM申请的
MapReduce on yarn
下图就是 MapReduce on yarn
１Cilent向RM提交应用程序，其中包括AM主程序，启动AM的命令，用户的程序（wordcount）
2.RM为该应用分配第一个Container,并于NM通信，要求NM在这个Container启动AM
3.AM首先向RM注册，这样用户可以直接通过RM来查看程序的运行状态 （9527？8088端口可以看到）
4.AM通过RPC协议向ResourceScheduler申领资源
5.一旦申领到资源，与NM通信，要求NM启动任务
6.NM为任务设置好运行环境（环境变量 ， hadoop jar包 hadoop.env）,将任务的启动命令写到一个脚本中，并通过脚本触发启动任务。（hadoop jar share/....... wc.sh）
7.各个Container的Task（Map Task，Reduce Task），通过RPC向AM进行进度和状态的汇报，以便AM可以随时掌握任务的运行状态，失败的时候也会重启container任务
8.应用程序运行完成后，AM会向RM申请注销和关闭
总结
1-4 启动ApplicationMaster 领取资源
5-9 启动任务直到任务结束
