YARN（Yet Another Resource Negotiator ，另一种资源协调者 ）的基本架构，基于此来讲讲 Spark on YARN 的运行架构：
1. 总体架构
YARN 是 Hadoop 生态系统中负责集群资源管理和调度的组件。Spark on YARN 是将 Spark 应用程序运行在 YARN 资源管理框架之上，利用 YARN 来管理和分配资源，让 Spark 应用程序能更高效地在集群中运行。
2. 主要组件及其功能
- ResourceManager（资源管理器）
- 功能：YARN 的全局资源管理器，负责整个集群的资源管理和分配。它接收来自各个 NodeManager 的资源汇报，以及客户端提交的应用程序请求，并为应用程序分配资源。在 Spark on YARN 中，它为 Spark 应用程序分配运行所需的容器（Container）资源。
- 与其他组件交互：与 NodeManager 通信获取节点资源状态，与客户端交互接收应用提交请求，与 ApplicationMaster 协商资源分配。
- NodeManager（节点管理器）
- 功能：每个节点上的代理，负责管理本节点的资源（CPU、内存等）和容器生命周期。它接收 ResourceManager 的指令，启动、停止容器，监控容器资源使用情况，并向 ResourceManager 汇报节点状态和容器状态。在 Spark on YARN 中，它为 Spark 应用程序的执行分配和管理本地资源。
- 与其他组件交互：向 ResourceManager 汇报节点状态；根据 ResourceManager 指令管理容器；与 ApplicationMaster 协作执行容器相关操作。
- ApplicationMaster（应用程序主节点）
- 功能：每个应用程序在 YARN 中的实例，负责与 ResourceManager 协商资源，获取到资源后与 NodeManager 通信，启动和监控容器。对于 Spark 应用程序，它负责启动 Spark 的 Driver 程序，协调 Executor 容器的启动和资源分配，监控任务执行进度等。
- 与其他组件交互：向 ResourceManager 申请资源；与 NodeManager 交互启动和管理容器；与 Spark Driver 通信反馈任务执行状态。
- Container（容器）
- 功能：YARN 中资源的抽象，封装了一定量的资源（如 CPU、内存）。它是应用程序在节点上运行的环境，用于启动 ApplicationMaster 和 Executor 等进程。在 Spark on YARN 中，Executor 运行在 Container 中，负责执行具体的 Spark 任务。
- 与其他组件交互：由 NodeManager 创建和管理，根据 ApplicationMaster 的指令启动和停止，运行具体的应用程序代码。
3. 运行流程
客户端提交应用：用户通过 Spark 客户端提交 Spark 应用程序到 YARN 集群，提交请求发送给 ResourceManager。
ResourceManager 分配资源启动 ApplicationMaster：ResourceManager 收到请求后，为应用程序分配资源，在某个 NodeManager 上启动 ApplicationMaster 容器。
ApplicationMaster 申请资源：ApplicationMaster 启动后，向 ResourceManager 注册，并根据应用程序需求向 ResourceManager 申请更多资源（Container）。
NodeManager 启动容器：ResourceManager 根据资源情况分配 Container 给 ApplicationMaster，ApplicationMaster 与对应的 NodeManager 通信，让 NodeManager 启动包含 Spark Executor 的容器。
任务执行：Spark Driver 在 ApplicationMaster 中或单独的容器中运行，负责调度和监控任务，Executor 在各自容器中执行具体的 Spark 任务，完成数据处理。
任务完成：当所有任务执行完成，ApplicationMaster 向 ResourceManager 注销，释放资源，NodeManager 回收本地资源。