YARN最初设计是为了解决Hadoop中MapReduce计算框架中的资源管理问题，但现在它已经是一个更加通用的资源管理系统，可以把MapReduce计算框架作为一个应用程序运行在YARN系统之上，通过YARN来管理资源。

如果你的应用程序也需要借助YARN的资源管理功能，你也可以实现YARN提供的API，将应用程序运行于YARN之上，资源分配与回收统一交给YARN去管理，可以大大简化资源管理功能的开发。

当前，也有很多应用程序已经可以构建于YARN之上，如Storm、Spark等计算框架。

YARN Client提交Application到ResourceManager，它会首先创建一个Application上下文件对象，并设置ApplicationMaster必需的资源请求信息，然后提交到ResourceManager。YARN Client也可以与RM通信，获取到一个已经提交并运行的Application的状态信息等，具体详见后面ApplicationClientProtocol协议的分析说明

ResourceManager是YARN集群的Master，负责管理整个集群的资源和资源分配。

ResourceManager作为集群资源的管理和调度的角色，如果存在单点故障，则整个集群的资源都无法使用。

NodeManager是集群中实际拥有实际资源的工作节点，主要负责启动应用所需的容器，监控资源的使用情况并将之汇报给调度器。Client提交Job以后，会将组成Job的多个Task调度到对应的NodeManager上进行执行。

ApplicationsManager：负责接收作业，协商获取第一个容器用于执行ApplicationMaster和提供重启失败ApplicationMaster container的服务。

ApplicationMaster：负责同调度器协商以获取合适的容器，并跟踪这些容器的状态和监控其进度。

Container：容器中封装了机器资源，如内存，CPU, 磁盘，网络等，每个任务会被分配一个容器，该任务只能在该容器中执行，并使用该容器封装的资源。

参考资料：

[0]  MapReduce NextGen aka YARN aka MRv2

[1] Hadoop YARN架构设计要点