Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x版本中的核心组件，它彻底革新了Hadoop的资源管理和任务调度机制。YARN的出现解决了Hadoop 1.x版本中JobTracker的瓶颈问题，将资源管理和任务调度分离，使得Hadoop集群更加灵活和高效。
YARN主要由ResourceManager和NodeManager两个核心组件组成。ResourceManager负责全局的资源管理和调度，它接收来自客户端的任务请求，分配资源给各个应用程序，并监控集群资源的使用情况。NodeManager则负责在每个节点上管理资源和执行任务，与ResourceManager通信，报告节点资源使用情况和执行任务的状态。这种架构使得YARN能够动态地根据集群的资源情况和任务需求进行资源分配和任务调度。
YARN的资源管理分为两个层次：集群级别的资源管理和应用程序级别的资源管理。在集群级别，ResourceManager根据集群的总资源情况和各个节点的资源使用情况，动态调整资源分配和任务调度，以保证集群的高效利用和任务的顺利执行。在应用程序级别，YARN为每个应用程序提供了一个独立的ApplicationMaster，负责处理应用的资源需求和任务执行。ApplicationMaster与ResourceManager交互，协调任务的执行，并监控任务的资源使用情况和状态。
YARN支持多种任务调度器，包括FIFO Scheduler、Capacity Scheduler和Fair Scheduler等。FIFO Scheduler按照任务的提交顺序进行调度，适用于简单的批处理任务。Capacity Scheduler是Yahoo开发的多用户调度器，它允许多个队列共享集群资源，并为每个队列设置资源使用的最低保证和上限。这种调度方式保证了资源的有效利用和多用户的公平性。Fair Scheduler则是Facebook开发的多用户调度器，它采用公平调度策略，确保每个队列在时间尺度上获得公平的资源分配。
YARN的资源分配和调度过程非常灵活和高效。它采用拉模型实现异步资源分配，资源调度器将资源分配给应用程序后，暂存于缓冲区中，等待ApplicationMaster通过心跳来获取。这种机制使得资源分配更加灵活，能够适应不同的任务需求。
此外，YARN还支持资源隔离和容器化。每个任务都运行在独立的容器中，保证了任务之间的隔离性和安全性。容器封装了节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘和网络等，使得资源的管理和调度更加精细和高效。
总的来说，YARN作为Hadoop的资源管理器，为集群提供了强大的资源管理和任务调度功能。通过合理配置和使用YARN，用户可以充分利用集群资源，提高数据处理的效率和性能。YARN的革新使得Hadoop集群能够更加灵活和高效地处理大规模数据处理任务，为大数据分析和挖掘提供了坚实的基础。