Apache YARN（Yet another Resource Negotiator的缩写）是Hadoop集群的资源管理系统，负责为计算程序提供服务器计算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等计算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。
YARN被引入Hadoop2,最初是为了改善MapReduce的实现，但是因为具有足够的通用性，同样可以支持其他的分布式计算模式，比如Spark，Tez等计算框架。
1. 调用waitForCompletion方法每秒轮询作业的进度，内部封装了submit()方法，用于创建JobCommiter实例，并且调用其的submitJobInternal方法。提交成功后，如果有状态改变，就会把进度报告到控制台。错误也会报告到控制台。
2. JobCommiter实例会向ResourceManager申请一个新应用ID，用于MapReduce作业ID。这期间JobCommiter也会进行检查输出路径的情况，以及计算输入分片。
3. 如果成功申请到ID,就会将运行作业所需要的资源（包括作业jar文件，配置文件和计算所得的输入分片元数据文件）上传到一个用ID命名的目录下的HDFS上。此时副本个数默认是10.
4. 准备工作已经做好，再通知ResourceManager调用submitApplication方法提交作业。
5. ResourceManager调用submitApplication方法后，会通知Yarn调度器（Scheduler），调度器分配一个容器，在节点管理器的管理下在容器中启动 application master进程。
6. application master的主类是MRAppMaster，其主要作用是初始化任务，并接受来自任务的进度和完成报告。
7. 然后从HDFS上接受资源，主要是split。然后为每一个split创建MapTask以及参数指定的ReduceTask，任务ID在此时分配
8. 然后Application Master会向资源管理器请求容器，首先为MapTask申请容器，然后再为ReduceTask申请容器。
9. 一旦ResourceManager中的调度器（Scheduler），为Task分配了一个特定节点上的容器，Application Master就会与NodeManager进行通信来启动容器。
10. 运行任务是由YarnChild来执行的，运行任务前，先将资源本地化（jar文件，配置文件，缓存文件）
11. 然后开始运行MapTask或ReduceTask。
12. 当收到最后一个任务已经完成的通知后，application master会把作业状态设置为success。然后Job轮询时，知道成功完成，就会通知客户端，并把统计信息输出到控制台
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