概念：yarn全称Yet Another Resource Negotiator(另一种资源调度者)，实际叫统一资源管理和调度平台更合适一些
作用：yarn来自MRv1并解决了MRv1的可靠性差、扩展性差、资源利用率低、不支持异构计算框架等缺点。
MRv1缺点：
可靠性差：MRv1主从架构，一旦主节点JobTracker出现问题，整个集群就挂掉了
可扩展性：JobTracker负担了资源管理和作业调度的功能，
资源利用低：MRv1 的Map槽和Reduce槽空间分配比例固定，无法做到动态分配，资源无法充分利用
不支持异构计算框架：耗费时间太长，处理离线合适
调度器的分类：
集中式调度器：全局只运行一个中央调度器，所有的调度逻辑和资源请求都由中央调度器完成，这对并发的影响非常大，MRv1就是其中之一
双层调度器：将调度分为中央调度器和框架调度器，中央调度器管理资源，框架调度器分配作业，yarn就是其中的一种实现
状态共享调度器：弱化了中央调度器能力，由框架调度器分摊，每个调度器都可以掌握全部的集群信息，类似于负载均衡，可以增加系统的并发性能
yarn框架：
yarn是主从框架，yarn的服务有ResourceManager(RM) 和nodeManager(NM)两类进程组成，任何类型的计算都可以运行在Container中，Application是yarn的二级调度器，也运行在container中
ResourceManager ：（RM）
负责集群中所有资源管理和调度，中央调度器角色，他定期收集NM的汇报信息，根据情况将资源分配给二级调度器APP，RM只做一次分配动作，后边的具体细节分配不在参与
NodeManager:(NM)
集群中的单个节点的代理，与RM保持同步，管理Container,启动或者销毁容器，几点健康监控，容器生命周期管理等
ApplicationMaster:(APP)
集群中应用程序的进程，负责向RM申请资源，可以反应出作业的执行情况
yarn工作流程：
客户端向RM提交自己的应用
RM向NM发出指令，为应用启动container，并在container中启动applicationMaster，
applicationMaster向RM注册
applicationMaster向RM申请资源
applicationMaster向NM请求启动计算任务
NM根据资源大小，在container中启动任务
各个任务向applicationMaster汇报进度
程序运行完成后，applicationMaster向RM注销并关闭自己
