一、yarn的架构
二、yarn的工作机制
（0）Mr 程序提交到客户端所在的节点。
（1）Yarnrunner 向 Resourcemanager 申请一个 Application。
（2）rm 将该应用程序的资源路径返回给 yarnrunner。
（3）该程序将运行所需资源提交到 HDFS 上。
（4）程序资源提交完毕后，申请运行 mrAppMaster。
（5）RM 将用户的请求初始化成一个 task。
（6）其中一个 NodeManager 领取到 task 任务。
（7）该 NodeManager 创建容器 Container，并产生 MRAppmaster。
（8）Container 从 HDFS 上拷贝资源到本地。
（9）MRAppmaster 向 RM 申请运行 maptask 资源。
（10）RM 将运行 maptask 任务分配给另外两个 NodeManager，另两个 NodeManager 分别领取任务并创建容器。
（11）MR 向两个接收到任务的 NodeManager 发送程序启动脚本，这两个 NodeManager分别启动 maptask，maptask 对数据分区排序。
（12）MrAppMaster 等待所有 maptask 运行完毕后，向 RM 申请容器，运行 reduce task。
（13）reduce task 向 maptask 获取相应分区的数据。
（14）程序运行完毕后，MR 会向 RM 申请注销自己。
三、yarn的调度器
1.分类
FIFO、Capacity Scheduler（容量调度器）和Fair Scheduler（公平调度器）。
Hadoop2.7默认的是容量调度器。
2.区别
① FIFO调度器：先进先出，同一时间队列中只有一个任务在执行
② 容量调度器：多个队列，每个队列内部先进先出，同一时间队列只有一个任务在执行，队列的并行度为队伍的个数
③公平调度器：多队列，同一时间队列中有多个任务执行。根据提交任务的队列级别平分资源（默认以用户名为队列），队列可以多级嵌套
假设有两个用户A和B，他们分别拥有一个队列。当A启动一个job而B没有任务时，A会获得全部集群资源；当B启动一个job后，A的job会继续运行，
不过一会儿之后两个任务会各自获得一半的集群资源