Yarn的簡單介紹
我們知道在離線大數據處理領域中，hadoop是目前無可厚非的處理架構，到目前爲止hadoop已經有三個大版本，每個版本下都有架構方面的調整。
在hadoop1.0中有一些弊端，比如hdfs元數據信息保存的單節點故障，並且任務計算框架只能使用mapreduce，而且造成了任務管理器的壓力過大，因此在hadoop2.0中加入了yarn資源統一管理的機制，不僅解決了元數據單節點故障問題（雙namenode）而且實現了元數據的實時熱備（共享機制JournalNode），在hdfs和mr之間加入了yarn，統一協調資源。
在本文中只介紹yarn的運行原理，其他有關知識可以查詢相關文檔，這裏就不多做介紹。
Yarn的運行原理圖（此處爲截圖）
原理介紹
1. 客戶端執行run方法，啓動任務，啓動過程中會檢測相應執行權限請求路徑等，若檢測失敗，則終止後續的執行
2. 第一步檢測通過後，向resourcemanager發送請求，並返回任務id，以及任務在hdfs的存放路勁
3. 客戶端接收到響應信息後，根據提交路徑，將job任務打包上傳到hdfs（共享文件系統）
4. 客戶端再次向resourcemanager提交job任務（application）
5. Resourcemanager根據任務提交由資源調度器申請一個資源容器container，並由applicationmanager選擇一臺nodemanager（節點的資源管理器），啓動一個與申請大小相同的container，並開啓一個applicationmaster（任務的子實例協調管理者）
6. Appalicationmaster進行任務的初始化
7. 從resourcemanager獲取執行任務在hdfs的位置，並根據任務信息計算mapreduce的數量
8. 根據初始化和運算結果，Appalicationmaster再根據mapreduce的任務大小依次到resourcemanager申請task（mapreduce）任務需要的container
9. Applicationmaster申請到container後再次選擇一個nodemanager，併發送啓動container的指令
10. Nodemanager收到指令後，啓動container並從任務所在的hdfs路勁中獲取執行的mapreduce任務
11. 啓動jvm虛擬機來執行獲取的mapreduce任務
注意：applicationmaster將監聽每一個nodemanager執行的情況並隨時彙報給resourcemanager，知道最後任務執行完成，將回收所有的資源，如果發現有任務執行失敗，則由applicationmaster來協調，減輕了resourcemanager的負擔，如果applicationmaster在運行過程中出問題，resourcemanager沒有接收心跳後，會再在所有nodemanager節點中選擇一個節點來啓動applicationmaster來繼續工作。
以上就是hadoop2.0中yarn的運行原理，大家相互學習-------成長從博客開始