Hadoop
YARN（Yet
Another
Resource
Negotiator）是Hadoop
2.0引入的集群资源管理系统。相较于Hadoop
1.0，YARN将资源管理功能从MapReduce框架中独立出来，实现了计算和资源管理的分离。这一改进使得YARN能够为上层应用提供统一的资源管理和调度，支持多种计算框架，提高了集群资源的利用率和系统的扩展性。
YARN的主要组件包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container。ResourceManager作为主节点，负责整个集群资源的统一管理和调度；NodeManager作为从节点，负责单个节点上的资源管理和任务调度；ApplicationMaster负责具体应用程序的管理，为应用程序/作业向ResourceManager申请资源(Container)，并分配给内部任务；Container是对任务运行环境的抽象，包括任务运行所需的资源（节点、内存、CPU）、任务启动命令和任务运行环境。
YARN的工作原理如下：用户向YARN提交应用程序/作业，其中包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。ResourceManager为作业分配第一个Container，并与对应的NodeManager通信，要求它在这个Container中启动该作业的ApplicationMaster。ApplicationMaster首先向ResourceManager注册，然后它将为各个任务申请资源并监控任务的运行状态，直到运行结束。任务通过RPC协议向ApplicationMaster汇报自己的状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务。
YARN的优势在于更快的MapReduce计算、对多框架的支持以及框架更容易升级。同时，YARN还具有良好的容错性，能够应对各种异常情况，保证集群的稳定性和可靠性。总之，Hadoop
YARN作为一种高效、灵活和可靠的资源管理系统，已经成为大数据处理领域的重要技术之一。
