Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器。
它的基本设计思想是将MRv1中的JobTracker拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源管理器ResourceManager和每个应用程序特有的ApplicationMaster。其中ResourceManager负责整个系统的资源管理和分配，而ApplicationMaster负责单个应用程序的管理。
YARN 分层结构的本质是 ResourceManager。这个实体控制整个集群并管理应用程序向基础计算资源的分配。ResourceManager 将各个资源部分（计算、内存、带宽等）精心安排给基础 NodeManager（YARN 的每节点代理）。ResourceManager 还与 ApplicationMaster 一起分配资源，与 NodeManager 一起启动和监视它们的基础应用程序。在此上下文中，ApplicationMaster 承担了以前的 TaskTracker 的一些角色，ResourceManager 承担了 JobTracker 的角色。
ApplicationMaster 管理一个在 YARN 内运行的应用程序的每个实例。ApplicationMaster 负责协调来自 ResourceManager 的资源，与NM通信以启动/停止任务，并通过 NodeManager 监视容器的执行和资源使用（CPU、内存等的资源分配）。
NodeManager 管理一个 YARN 集群中的每个节点。NodeManager 提供针对集群中每个节点的服务，从监督对一个容器的终生管理到监视资源和跟踪节点健康。另一方面，它接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求。
Container：Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是用Container表示。YARN会为每个任务分配一个Container，且该任务只能使用该Container中描述的资源。
YARN总体上仍然是master/slave结构，在整个资源管理框架中，resourcemanager为master，nodemanager是slave。Resourcemanager负责对各个nademanger上资源进行统一管理和调度。当用户提交一个应用程序时，需要提供一个用以跟踪和管理这个程序的ApplicationMaster，它负责向ResourceManager申请资源，并要求NodeManger启动可以占用一定资源的任务。由于不同的ApplicationMaster被分布到不同的节点上，因此它们之间不会相互影响。
应用程序的提交过程
在 ResourceManager 接受一个新应用程序提交时，Scheduler 制定的第一个决策是选择将用来运行 ApplicationMaster 的容器。在 ApplicationMaster 启动后，它将负责此应用程序的整个生命周期 首先也是最重要的是，它将资源请求发送到 ResourceManager，请求运行应用程序的任务所需的容器。资源请求是对一些容器的请求，用以满足一些资源需求。
如果可能的话，ResourceManager 会分配一个满足 ApplicationMaster 在资源请求中所请求的需求的容器（表达为容器 ID 和主机名）。该容器允许应用程序使用特定主机上给定的资源量。分配一个容器后，ApplicationMaster 会要求 NodeManager（管理分配容器的主机）使用这些资源来启动一个特定于应用程序的任务。此任务可以是在任何框架中编写的任何进程（比如一个 MapReduce 任务或一个 Giraph 任务）。NodeManager 不会监视任务；它仅监视容器中的资源使用情况，举例而言，如果一个容器消耗的内存比最初分配的更多，它会结束该容器。
ApplicationMaster 会竭尽全力协调容器，启动所有需要的任务来完成它的应用程序。它还监视应用程序及其任务的进度，在新请求的容器中重新启动失败的任务，以及向提交应用程序的客户端报告进度。应用程序完成后，ApplicationMaster 会关闭自己并释放自己的容器。
尽管 ResourceManager 不会对应用程序内的任务执行任何监视，但它会检查 ApplicationMaster 的健康状况。如果 ApplicationMaster 失败，ResourceManager 可在一个新容器中重新启动它。可以认为 ResourceManager 负责管理 ApplicationMaster，而 ApplicationMasters 负责管理任务。
因此可以总结，相比传统的MapReduce，YARN提供了更强大的可伸缩性和灵活性。对原有的架构进行了去中心化的处理，将资源管理和任务协调分为两个不同的进程来处理。