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原文地址：http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN.html
Apache Hadoop YARN
YARN的基本思想是将基础的资源管理器和job 调度/监控分割为独立的进程。这个思想是有一个全局的资源管理（RM）和每一个进程的ApplicationMaster（AM）。一个应用进程既是一个单独的job也是一个job的DAG。ResourceManager和NodeManager是从数据计算框架中而来。ResourceManager是最终的权威，用来仲裁在系统中应用程序的资源。NodeManager是每个机器的框架，代理负责容器，监控它们的资源使用（CPU、内存、磁盘、网络）并且报告给相同的ResourceManager/Scheduler。
每个应用程序的ApplicationMaster，实际上，是一个框架特定的库和负责从ResourceManager申请资源，并与NodeManager一起工作来执行和监控这个任务。
ResourceManager 主要有2部分组成：Scheduler 和ApplicationsManager.
Scheduler 负责分配各种运行的应用程序资源，提供熟悉性能约束，队列等等。Scheduler是单纯的调度，在这个意义上，它不执行监视或跟踪应用程序的状态。此外，其不会保证重启失败的任务，无论是由应用进程故障护照硬件故障。Scheduler在应用进程所需的资源基础场执行调度功能；其记忆抽象的资源容器概念，其中包含元素例如：内存，磁盘，网络等等(t.dbdao.com)。
调度程序有一个可插拔的政策，负责分区集群资源的各种队列，应用程序等等。当前的调度，例如：CapacityScheduler 和 FairScheduler是一些插件的例子。
ApplicationsManager负责接受提交的job，协商第一个执行应用程序的容器，指定ApplicationMaster和提供在故障的时候重启ApplicationMaster容器的服务。每个应用程序的ApplicationMaster负责从Scheduler协商合适的资源容器，跟踪它们的状态并且监控过程。
MapReduce 在hadoop-2x保持和之前版本的API兼容（hadoop-1.x）。这就意味着所有的MapRdeuce jobs 在YARN上运行不用变更，只是一个编译。
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