yarn

1.ResourceManager：负责整个集群的资源管理和分配。

2.ApplicationMaster：YARN中每个Application对应一个AM进程，负责与RM协商获取资源，获取资源后告诉NodeManager为其分配并启动Container。

3.NodeManager：每个节点的资源和任务管理器，负责启动/停止Container，并监视资源使用情况。

4.Container：YARN中的抽象资源。

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Node-Manager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ResourceManager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，便与对应的NodeManager通信，要求它启动任务。

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。

1.ResourceManager接到请求后在集群中选择一个NodeManager分配Container，并在Container中启动ApplicationMaster进程；

2.driver进程运行在client中，并初始化sparkContext；

3.sparkContext初始化完后与ApplicationMaster通讯，通过ApplicationMaster向ResourceManager申请Container，ApplicationMaster通知NodeManager在获得的Container中启动excutor进程；

4.sparkContext分配Task给excutor，excutor发送运行状态给driver。

1.ResourceManager接到请求后在集群中选择一个NodeManager分配Container，并在Container中启动ApplicationMaster进程；

2.在ApplicationMaster进程中初始化sparkContext；

3.ApplicationMaster向ResourceManager申请到Container后，通知NodeManager在获得的Container中启动excutor进程；

4.sparkContext分配Task给excutor，excutor发送运行状态给ApplicationMaster。