yarn 由,资源管理器rm，应用管理器am appMaster，节点管理器nm 组成！
图侵删
yarn 的设计，是为了代替hadoop 1.x的jobtracker 集中式一对多的资源管理「资源管理，任务监控，任务调度」，而yarn是 分而治之 ，使全局资源管理器减轻压力。
rm 监控每一个applicationmaster就可以了，而每一个applicationmaster则监控 自己node节点的所有任务「跟踪作业状态，进度，故障处理」，所以下降了压力。
rm资源管理器由调度器和应用管理者appmanager 功能模块组成。以调度策略分容量调度器和公平调度器。前者是集群吞吐量利用率最大化，后者基于内存公平的调度。
而应用管理者负责接收提交作业，申请，负责作业容器失败时的重启。
hdfs
1 fsimgae,editlog 都是序列化文件，启动时会加载到内存
记录目录结构和crud等操作
2块的概念，让其支持大规模存储，数据备份和管理。
map reduce VS rdd 技术
1 创建rdd对象；
2 sparkContext负责计算rdd之间的依赖关系，构建DAG;
3 DAGScheduler负责把DAG图分解成多个阶段，每个阶段包含多个任务，每个任务会被taskScheduler分发给各个工作节点worknode上的executor去执行。
「在DAG中进行反向解析，遇到宽依赖就断开，遇到窄依赖就把当前的rdd加入到当前的阶段中」
rdd的窄依赖与宽依赖， 以 父rdd只被一个子rdd依赖 一对一，多对一，区分是窄依赖，否则是宽依赖！
因为这是内存块，如果是窄依赖，则可以完全打包 分成一个线程并发执行！ 而如果被其它多个子rdd依赖，即宽依赖，就可能rdd数据会变化，
等等，需要等待之前的阶段完成，才能继续执行！
这就是DAG的设计，比mapreduce快的原因。mapreduce，的reduce业务需要等map 执行完才能开始，而没有并发！这是依赖的！
还有一个原因是，一个是内存，一个是磁盘io。
核心思想：分而治之！ 把大的数据集分片而小多个 小数据集，对应多个map 并行处理。
结束后，以key value 中间结果，让reduce'减少' 整合，即具有相同的key 的结果分到同一个reduce任务！
整个过程，map输入文件，reduce任务处理结果都是保存到分布式文件系统中，而中间结果则保存到本地存储中，如磁盘。
只有当map处理全部结束后，reduce过程才能开始！
shuffle过程：map的结果，进行，分区，排序，合并等处理并交给reduce的过程，即上图。
map的shuffle：每个map把结果首先写入缓存，当满了就溢写到磁盘，并清空缓存。 为了让不同的reduce方便拿数据，会分好区，map结果会排序合并等操作处理。
reduce的shuffe: 从多个map中领回属于自己处理那部分数据，然后对数据合并merge后给reduce处理。
从学习hadoop和spark 过程，yarn代替jobstracker，spark代替mapreduce，明白，原来高手们写代码，做产品架构设计一开始的时候，也不是完善完美的，
需要先做出来，在实际环境去调优，修正，发现问题，然后解决问题，不断完善甚至改掉原来的架构或思想。