先看个yarn的整体架构
Client向RM提交任务的过程大致分为七步，先上图在解释：
1. Client向RM发出请求
2. RM返回一个ApplicationID作为回应
3. Client向RM回应Application Submission Context（ASC）。ASC包括ApplicationID、user、queue，以及其他一些启动AM相关的信息，除此之外，还有一个Container Launch Context（CLC），CLC包含了资源请求数（内存与CPU），job files，安全token，以及其他一些用以在一个node上启动AM的信息。任务一旦提交以后，client可以请求RM去杀死应用或查询应用的运行状态
4. 当RM接受到ASC后，它会调度一个合适的container来启动AM，这个container经常被称作为container 0。AM需要请求其他的container来运行任务，如果没有合适的container，AM就不能启动。当有合适的container时，RM发请求到合适的NM上，来启动AM。这时候，AM的PRC与监控的URL就已经建立了。
5. 当AM启动起来后，RM回应给AM集群的最小与最大资源等信息。这时AM必须决定如何使用那么当前可用的资源。YARN不像那些请求固定资源的scheduler，它能够根据集群的当前状态动态调整。
6. AM根据从RM那里得知的可使用的资源，它会请求一些一定数目的container。This request can be very specific,including containers with multiples of the resource minimum values (e.g., extra memory)。
7. RM将会根据调度策略，尽可能的满足AM申请的container。
在一个job运行时，AM会向RM汇报心跳与进度信息，在这些心跳过程中，AM可能去申请或释放container。会当任务完成时，AM向RM发送一条任务结束信息然后退出。如下图所示：
