本文翻譯自
譯註：原文說得有些過於簡單的，並且有些混亂。
yarn由兩個部分的守護程式構成：資源管理、排程/監控。
乙個應用要麼是乙個作業，要麼就是由作業構成的dag(多個job--多個job）
yarn的資料計算框架由rm和節點管理器（nodemanager -nm)構成.rm負責管理所有應用的資源。nm其實是容器的**，負責監控資源使用（cpu,記憶體，磁碟，網路），並向rm/排程器報告有關資訊。
am從rm獲取資源，並和nm協調工作，執行和監控任務。
譯註： dag-directed acycli graph --有向無環圖
參閱：dag圖相對比較簡單，適合yarn的作業結構，如果太複雜，實現起來有點困難，而且目前暫時沒有那個必要。乙個有向有環圖更可能用於流程處理。
圖1-yarn框架
譯註：在上圖中，有兩個客戶，分別提交了乙個作業。yarn集群的元件分布在4個節點上，其中乙個執行rm,另外三個執行nm。am則執行在兩個資料節點上，分別用於關於關於兩個客戶的需求。
nm必須和dn執行在一起，可以方便地收集dn的資源資訊。
資源管理器
資源管理器有兩個主要的部分：作業排程器和應用主程式.
作業排程器
作業排程器負責為應用分配資源（譯註，如果是這麼說，也許理解為資源排程器，就好比生活中火車排程站-負責為每個商業合同分配車皮）。
排程器不監控也不追蹤應用的狀態。
排程器不保證任務的成功，不管任務是因為由於應用還是硬體的故障。
排程器根據應用的資源需求，執行排程功能；它僅僅工作於資源容器上，後者包含諸如記憶體，cpu，磁碟和網路等等。
排程器具有乙個可拔插的策略--根據不同佇列，應用等，把集群資源進行劃分。當前版本的排程器具有capacityscheduler 和 fairscheduler 這兩個策略。
譯註：應用主程式
應用主程式負責接收作業提交，並找到第乙個可用的容器，如果容器有故障，能重啟容器。此外am還負責從排程器中獲得資源，並追蹤和監測任務。
資源預訂（resource reservation）
yarn支援預訂系統(reservationsystem),使用者可以提前預定資源，這樣保留出來的資源可以用於執行一些重要的作業。
預訂系統不停地追蹤資源，處理預訂，並不時提醒排程器，讓後者確保所有的預訂能夠得到滿足。
譯註：yarn的預訂，不失為乙個有趣有用的功能。很多系統中，這些功能的實現，主要靠認為操作來實現。
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