简述YARN完整的工作机制 ？
参考答案：
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0中的资源管理系统，其工作机制可以概括为以下几个主要步骤：
- 资源管理器的角色：ResourceManager（RM）是整个YARN集群的“大脑”，负责全局的资源管理和分配。它维护着集群中所有NodeManager（NM）上的资源信息，并根据应用程序的需求进行资源的调度和分配。
- 提交应用程序：当用户提交一个应用程序（如MapReduce作业）时，YARN会为该应用程序启动一个ApplicationMaster（AM）。AM是应用程序在YARN中的代表，负责向RM申请资源，并监控应用程序的执行。
- 资源申请与分配：AM与RM进行交互，请求一定数量的资源（如内存、CPU等）来运行应用程序的任务。RM根据集群当前的资源状况、队列的容量以及调度策略（如容量调度器或公平调度器）来决定是否满足AM的资源请求。
- 资源分配与任务执行：一旦RM决定了资源的分配，它会通知相关的NM启动容器（Container）。Container是YARN中资源分配的基本单位，它封装了应用程序任务所需的资源。NM负责在本地节点上启动和管理这些容器，并在容器内运行应用程序的任务。
- 任务执行与监控：在容器启动后，应用程序的任务开始执行。AM会监控这些任务的执行情况，并在必要时与RM和NM进行交互，如申请更多的资源或处理失败的任务。
- 资源回收与应用程序完成：当应用程序的所有任务都完成后，AM会通知RM释放分配给该应用程序的资源。NM会回收这些资源，使其重新变为可用状态，以便其他应用程序可以使用。
通过这个工作机制，YARN能够高效地管理集群中的资源，并为各种类型的应用程序提供弹性的资源调度能力。这使得YARN成为构建大规模数据处理和分析系统的理想选择。
请注意，YARN的工作机制涉及许多细节和复杂的交互过程，上述描述仅提供了一个大致的概述。要深入了解YARN的工作原理，建议查阅Hadoop和YARN的官方文档以及相关的技术资料。