从传统操作系统角度理解Hadoop YARN_yarn是一个资源管理系统其基本设计思想是将mapreduce中的

当用户向YARN中提交一个应用程序后，YARN将分两个阶段运行该应用程序：第一个阶段是启动ApplicationMaster；第二个阶段是由ApplicationMaster创建应用程序，为它申请资源，并监控它的整个运行过程，直到运行成功。如图2-7所示，YARN的工作流程分为以下几个步骤（图和文字摘自《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》一书第12章 “下一代MapReduce框架”）：

步骤1 用户向YARN中提交应用程序，其中包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。

步骤2 ResourceManager为该应用程序分配第一个Container，并与对应的NodeManager通信，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster。

步骤3 ApplicationMaster首先向ResourceManager注册，这样，用户可以直接通过ResourceManage查看应用程序的运行状态，然后，它将为各个任务申请资源，并监控它的运行状态，直到运行结束，即重复步骤4~7。

步骤4 ApplicationMaster采用轮询的方式通过RPC协议向ResourceManager申请和领取资源。

步骤5 一旦ApplicationMaster申请到资源后，则与对应的NodeManager通信，要求其启动任务。

步骤6 NodeManager为任务设置好运行环境（包括环境变量、jar包、二进制程序等）后，将任务启动命令写到一个脚本中，并通过运行该脚本启动任务。

步骤7 各个任务通过某个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。在应用程序运行过程中，用户可随时通过RPC向ApplicationMaster查询应用程序的当前运行状态。

步骤8 应用程序运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager注销，并关闭自己。

在单机程序设计中，为了快速处理一个大的数据集，通常采用多线程并行编程，大体流程如下：先由操作系统启动一个主线程，由它负责数据切分、任务分配、子线程启动和销毁等工作，而各个子线程只负责计算自己的数据，当所有子线程处理完数据后，主线程再退出。类比理解，YARN上的应用程序运行过程与之非常相近，只不过它是集群上的分布式并行编程。可将YARN看做一个云操作系统，它负责为应用程序启动ApplicationMaster（相当于主线程），然后再由ApplicationMaster负责数据切分、任务分配、启动和监控等工作，而由ApplicationMaster启动的各个Task（相当于子线程）仅负责自己的计算任务，当所有任务计算完成后，ApplicationMaster认为应用程序运行完成，然后退出。