Yarn 是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而 MapReduce 等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。
Yarn 基本架构
YARN 主要由 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster 和 Container 等组件构成。
Yarn 工作机制
（1）MR 程序提交到客户端所在的节点。
（2）YarnRunner 向 ResourceManager 申请一个 Application。
（3）RM 将该应用程序的资源路径返回给 YarnRunner。
（4）该程序将运行所需资源提交到 HDFS 上。
（5）程序资源提交完毕后，申请运行 mrAppMaster。
（6）RM 将用户的请求初始化成一个 Task。
（7）其中一个 NodeManager 领取到 Task 任务。
（8）该 NodeManager 创建容器 Container，并产生 MRAppmaster。
（9）Container 从 HDFS 上拷贝资源到本地。
（10）MRAppmaster 向 RM 申请运行 MapTask 资源。
（11）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。
（12）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。
（13）MrAppMaster 等待所有 MapTask 运行完毕后，向 RM 申请容器，运行 ReduceTask。
（14）ReduceTask 向 MapTask 获取相应分区的数据。
（15）程序运行完毕后，MR 会向 RM 申请注销自己。