YARN是Hadoop 2.0中的资源管理系统，它的基本设计思想是将MRv1中的JobTracker拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源管理器ResourceManager和每个应用程序特有的ApplicationMaster。其中ResourceManager负责整个系统的资源管理和分配，而ApplicationMaster负责单个应用程序的管理。
YARN基本组成结构
YARN总体上仍然是Master/Slave结构，在整个资源管理框架中，ResourceManager为Master，NodeManager为Slave，ResourceManager负责对各个NodeManager上的资源进行统一管理和调度。当用户提交一个应用程序时，需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的ApplicationMaster，它负责向ResourceManager申请资源，并要求NodeManger启动可以占用一定资源的任务。由于不同的ApplicationMaster被分布到不同的节点上，因此它们之间不会相互影响。在本小节中，我们将对YARN的基本组成结构进行介绍。
图2-9描述了YARN的基本组成结构，YARN主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster(图中给出了MapReduce和MPI两种计算框架的ApplicationMaster，分别为MR AppMstr和MPI AppMstr)和Container等几个组件构成。
1. ResourceManager(RM)
RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成：调度器(Scheduler)和应用程序管理器(Applications Manager，ASM)。
(1) 调度器
调度器根据容量、队列等限制条件(如每个队列分配一定的资源，最多执行一定数量的作业等)，将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序。需要注意的是，该调度器是一个“纯调度器”，它不再从事任何与具体应用程序相关的工作，比如不负责监控或者跟踪应用的执行状态等，也不负责重新启动因应用执行失败或者硬件故障而产生的失败任务，这些均交由应用程序相关的ApplicationMaster完成。调度器仅根据各个应用程序的资源需求进行资源分配，而资源分配单位用一个抽象概念“资源容器”(Resource Container，简称Container)表示，Container是一个动态资源分配单位，它将内存、CPU、磁盘、网络等资源封装在一起，从而限定每个任务使用的资源量。此外，该调度器是一个可插拔的组件，用户可根据自己的需要设计新的调度器，YARN提供了多种直接可用的调度器，比如Fair Scheduler和Capacity Scheduler等。
(2) 应用程序管理器
应用程序管理器负责管理整个系统中所有应用程序，包括应用程序提交、与调度器协商资源以启动ApplicationMaster、监控ApplicationMaster运行状态并在失败时重新启动它等。
2. ApplicationMaster(AM)
用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括：
与RM调度器协商以获取资源(用Container表示);
将得到的任务进一步分配给内部的任务;
与NM通信以启动/停止任务;
监控所有任务运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。
当前YARN自带了两个AM实现，一个是用于演示AM编写方法的实例程序distributedshell，它可以申请一定数目的Container以并行运行一个Shell命令或者Shell脚本;另一个是运行MapReduce应用程序的AM—MRAppMaster，我们将在第8章对其进行介绍。此外，一些其他的计算框架对应的AM正在开发中，比如Open MPI、Spark等。
3. NodeManager(NM)
NM是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态;另一方面，它接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求。
4. Container
Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是用Container表示的。YARN会为每个任务分配一个Container，且该任务只能使用该Container中描述的资源。需要注意的是，Container不同于MRv1中的slot，它是一个动态资源划分单位，是根据应用程序的需求动态生成的。截至本书完成时，YARN仅支持CPU和内存两种资源，且使用了轻量级资源隔离机制Cgroups进行资源隔离。来源：CUUG官网