Hadoop中的YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一种新的Hadoop资源管理器，是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度。以下是其相关介绍：
核心思想
将JobTracker的资源管理和作业调度/监控功能分离，创建一个全局的ResourceManager（RM）和若干个针对应用程序的ApplicationMaster（AM）。
主要架构
- ResourceManager（RM）：是全局资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配，由调度器（Scheduler）和应用程序管理器（ApplicationsManager，ASM）构成。调度器根据容量、队列等限制条件将资源分配给应用程序；应用程序管理器负责管理所有应用程序，包括提交、启动AM及监控其状态。
- ApplicationMaster（AM）：每个应用程序包含一个AM，主要功能是与RM调度器协商获取资源，将任务分配给内部任务，与NM通信启动/停止任务，监控任务状态并在失败时重启任务。
- NodeManager（NM）：是每个节点上的资源和任务管理器，定时向RM汇报资源使用和Container运行状态，接收并处理来自AM的Container启动/停止等请求。
- Container：是YARN中的资源抽象，封装了节点上的多维度资源，如内存、CPU等。AM向RM申请资源时，RM返回的资源用Container表示，任务只能使用Container中描述的资源。
优点
大大减小了JobTracker的资源消耗，让监测任务状态的程序分布式化；AM可变更，使更多类型的编程模型能在Hadoop集群中运行；以内存为单位表示资源更合理；将监控任务运行状况的负担从JobTracker转移到AM，提高了系统的稳定性和可扩展性。
调度器
YARN提供了多种调度器，如FIFO Scheduler（先进先出，适合低负载集群）、Capacity Scheduler（将资源分为多个队列，允许共享集群，保证每个队列最小资源使用）和Fair Scheduler（公平地将资源分给应用，使所有应用平均得到相同资源份额）。
