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　　YARN是在做大數據開發的時候，最為常用的分布式計算中的資源調度框架。是Hadoop的核心組件之一。在Hadoop2.0的版本之前，MapReduce中集成了分布式計算的模塊和資源調度的模塊，這就使得分布式計算和資源調度之間的耦合度太高了，同時MapReduce的設計也會顯得非常的臃腫。在Hadoop2.0版本的時候，開發人員將MapReduce做了拆分，將分布式計算的模塊保留，將資源調度的模塊單獨的剝離出來，這就是YARN了。

　　YARN最早期的設計是為了解耦，優化MapReduce。但是由于YARN的通用性足夠的優秀，以至于其他的分布式計算框架也都可以使用YARN來進行資源的調度。現在很多的分布式計算框架，例如Spark、Flink等，雖然他們也都內置了資源調度的部分，但實際在使用中，依然會選擇使用YARN來進行資源的調度。

　　那么在分布式計算中，我們將一個計算任務提交到YARN上進行運行的時候，YARN是如何去處理這個任務的呢?我們就以一個MapReduce的程序為例，來說明一下提交到YARN上之后，YARN都做了什么。

　　在MapReduce的程序提交到YARN上運行的時候，有五個獨立的進程需要首先了解一下：

　　●YarnRunner: 用于提交作業的客戶端程序。

　　●ResourceManager: YARN資源管理器，負責協調集群上計算資源的分配。

　　●NodeManager: YARN節點資源管理器，負責啟動和監視集群中，單個節點上的計算容器(Container)。

　　●Application Master: 負責協調運行MapReduce作業的任務，它和任務都是在容器中運行的，這些容器由資源管理器分配，并由節點管理器進行管理。

　　●HDFS: 用于共享作業所需文件。

　　1 調用waitForCompletion方法每秒輪詢作業的進度，內部封裝了submit()方法，用于創建JobCommiter實例，并且調用其的submitJobInternal方法。提交成功后，如果有狀態改變，就會把進度報告到控制臺。錯誤也會報告到控制臺

　　2 JobCommiter實例會向ResourceManager申請一個新應用ID，用于MapReduce作業ID。這期間JobCommiter也會進行檢查輸出路徑的情況，以及計算輸入分片。

　　3 如果成功申請到ID,就會將運行作業所需要的資源(包括作業jar文件，配置文件和計算所得的輸入分片元數據文件)上傳到一個用ID命名的目錄下的HDFS上。此時副本個數默認是10.

　　4 準備工作已經做好，再通知ResourceManager調用submitApplication方法提交作業。

　　5 ResourceManager調用submitApplication方法后，會通知Yarn調度器(Scheduler)，調度器分配一個容器，在節點管理器的管理下在容器中啟動 application master進程。

　　6 application master的主類是MRAppMaster，其主要作用是初始化任務，并接受來自任務的進度和完成報告。

　　7 然后從HDFS上接受資源，主要是split。然后為每一個split創建MapTask以及參數指定的ReduceTask，任務ID在此時分配

　　8 然后Application Master會向資源管理器請求容器，首先為MapTask申請容器，然后再為ReduceTask申請容器。(5%)

　　9 一旦ResourceManager中的調度器(Scheduler)，為Task分配了一個特定節點上的容器，Application Master就會與NodeManager進行通信來啟動容器。

　　10 運行任務是由YarnChild來執行的，運行任務前，先將資源本地化(jar文件，配置文件，緩存文件)

　　11 然后開始運行MapTask或ReduceTask。

　　12 當收到最后一個任務已經完成的通知后，application master會把作業狀態設置為success。然后Job輪詢時，知道成功完成，就會通知客戶端，并把統計信息輸出到控制臺