老的MapReduce主要包括Job Tracker和Task Tracker，YARN中主要是三個元件：Resource Manager、Node Manager和Application Master。Resource Manager負責全域性資源分配，Application Master每個節點一個，負責當前節點的排程和協調。Node Manager是每臺機器的代理，監控應用程式的資源使用情況，並彙報給Resource Manager。因此與老的MapReduce相比，YARN把資源管理與任務排程的工作分離開來，減少了MapReduce中Job Tracker的壓力。一：客戶端向叢集提交一個任務，該任務首先到ResourceManager中的ApplicationManager;二：ApplicationManager收到任務之後，會在叢集中找一個NodeManager，並在該NodeManager所在的DataNode上啟動一個AppMaster程序，該程序用於進行任務的劃分和任務的監控；三：AppMaster啟動起來之後，會向ResourceManager中的ApplicationManager註冊其資訊（目的是與之通訊）；四：AppMaster向ResourceManager下的ResourceScheduler申請計算任務所需的資源；五：AppMaster申請到資源之後，會與所有的NodeManager通訊要求它們啟動計算任務所需的任務（Map和Reduce）；六：各個NodeManager啟動對應的容器用來執行Map和Reduce任務；七：各個任務會向AppMaster彙報自己的執行進度和執行狀況，以便讓AppMaster隨時掌握各個任務的執行狀態，在某個任務出了問題之後重啟執行該任務；八：在任務執行完之後，AppMaster向ApplicationManager彙報，以便讓ApplicationManager登出並關閉自己，使得資源得以回收；最後，需要說明的是客戶端在整個叢集執行的過程中，可以通過AppMaster獲取到任務的執行狀態以及相應的進度資訊。