一：Yarn的基本組成？
1.ResourceManager（RM）
RM是一個全局的資源管理器，負責整個系統的資源管理和分配。它主要由兩個組件構成：調度器（Scheduler）和應用程序管理器（Applications Manager，ASM）。調度器根據容量、隊列等限制條件（如每個隊列分配一定的資源，最多執行一定數量的作業等），將系統中的資源分配給各個正在運行的應用程序。應用程序管理器負責管理整個系統中所有應用程序，包括應用程序提交、與調度器協商資源以啓動ApplicationMaster、監控ApplicationMaster運行狀態並在失敗時重新啓動它等。
2. ApplicationMaster（AM）
用戶提交的每個應用程序均包含1個AM，主要功能包括：與RM調度器協商以獲取資源（用Container表示）；將得到的任務進一步分配給內部的任務；與NM通信以啓動/停止任務；監控所有任務運行狀態，並在任務運行失敗時重新爲任務申請資源以重啓任務。
3. NodeManager（NM）
NM是每個節點上的資源和任務管理器，一方面，它會定時地向RM彙報本節點上的資源使用情況和各個Container的運行狀態；另一方面，它接收並處理來自AM的Container啓動/停止等各種請求。
4. Container
Container是YARN中的資源抽象，它封裝了某個節點上的多維度資源，如內存、CPU、磁盤、網絡等，當AM向RM申請資源時，RM爲AM返回的資源便是用Container表示的。YARN會爲每個任務分配一個Container，且該任務只能使用該Container中描述的資源。
二：Yarn的工作流程？
它是一個通用資源管理系統，可爲上層應用提供統一的資源管理和調度。它的基本設計思想是將MRv1中的JobTracker拆分成了兩個獨立的服務：一個全局的資源管理器ResourceManager和每個應用程序特有的ApplicationMaster。其中ResourceManager負責整個系統的資源管理和分配，而ApplicationMaster負責單個應用程序的管理。
1.用戶向YARN中提交應用程序，其中包括ApplicationMaster程序、啓動ApplicationMaster的命令、用戶程序等。
2.ResourceManager爲該應用程序分配第一個Container，並與對應的NodeManager通信，要求它在這個Container中啓動應用程序的ApplicationMaster。Container是YARN中的資源抽象，它封裝了某個節點上的多維度資源，如內存、CPU、磁盤、網絡。
3.ApplicationMaster首先向ResourceManager註冊，這樣用戶可以直接通過ResourceManager查看應用程序的運行狀態，然後它將爲各個任務申請資源，並監控它的運行狀態，直到運行結束，即重複步驟4~7。
4.ApplicationMaster採用輪詢的方式通過RPC協議向ResourceManager申請和領取資源。
5.一旦ApplicationMaster申請到資源後，便與對應的NodeManager通信，要求它啓動任務。
6.NodeManager爲任務設置好運行環境（包括環境變量、JAR包、二進制程序等）後，將任務啓動命令寫到一個腳本中，並通過運行該腳本啓動任務。
7.各個任務通過某個RPC協議向ApplicationMaster彙報自己的狀態和進度，以讓ApplicationMaster隨時掌握各個任務的運行狀態，從而可以在任務失敗時重新啓動任務。在應用程序運行過程中，用戶可隨時通過RPC向ApplicationMaster查詢應用程序的當前運行狀態。
8.應用程序運行完成後，ApplicationMaster向ResourceManager註銷並關閉自己。
三：Yarn的調度方式？
在Yarn中有三種調度器可以選擇：FIFO Scheduler ，Capacity Scheduler，Fair Scheduler。
1.FIFO Scheduler把應用按提交的順序排成一個隊列，這是一個先進先出隊列，在進行資源分配的時候，先給隊列中最頭上的應用進行分配資源，待最頭上的應用需求滿足後再給下一個分配，以此類推。FIFO Scheduler是最簡單也是最容易理解的調度器，也不需要任何配置，但它並不適用於共享集羣。大的應用可能會佔用所有集羣資源，這就導致其它應用被阻塞。在共享集羣中，更適合採用Capacity Scheduler或Fair Scheduler，這兩個調度器都允許大任務和小任務在提交的同時獲得一定的系統資源。
2.Capacity調度器，有一個專門的隊列用來運行小任務，但是爲小任務專門設置一個隊列會預先佔用一定的集羣資源，這就導致大任務的執行時間會落後於使用FIFO調度器時的時間。
3.Fair調度器中我們不需要預先佔用一定的系統資源，Fair調度器會爲所有運行的job動態的調整系統資源。如圖所示，當第一個大job提交時，只有這一個job在運行，此時它獲得了所有集羣資源；當第二個小任務提交後，Fair調度器會分配一半資源給這個小任務，讓這兩個任務公平的共享集羣資源。需要注意的是，在圖中Fair調度器中，從第二個任務提交到獲得資源會有一定的延遲，因爲它需要等待第一個任務釋放佔用的Container。小任務執行完成之後也會釋放自己佔用的資源，大任務又獲得了全部的系統資源。最終的效果就是Fair調度器即得到了高的資源利用率又能保證小任務及時完成。
參考文獻
1.https://www.cnblogs.com/xing901022/p/6174178.html