问题：通过MR跑批处理任务，Hadoop 1 单点故障（块跑完了，挂了），集群资源利用率不高，需要扩容等操作。
Hadoop 2.0 Yarn推出。
Yarn架构：
Resource Manager是一个全局资源管理器，NodeManager每个节点的任务资源管理，AppMaster是每个作业提交的时候出一个AppMaster，Container是资源的抽象。
client的交互：1.向ResouceManager请求，分配一个AppMaster启动，AppMasters是在Container里的（因为需要内存的资源）。2.AppMaster向NodeManager申请资源，获取一个Container执行。3.运行完了会把Container释放掉（流计算不释放）
Spark：SparkContext、DAGScheduler、TaskScheduler（任务调度、资源申请、监控任务运行）、Executor（任务执行端元，向Driver传输心跳）
Spark on Yarn：1.Spark Clent——>ResourceManager——>NodeManager——>Container——>Executor通信
