2. secondarynamenode：
    它是namenode的一個快照，會根據configuration中設定的值來
    決定多少時間週期性的去cp一下namenode，記錄namenode中
    的metadata及其它資料    

3. NodeManager（NM）:
    是YARN中每個節點上的代理，它管理Hadoop叢集中單個計算節點
    包括與ResourceManger保持通訊，監督Container的生命週期管理，
    監控每個Container的資源使用（記憶體、CPU等）情況，追蹤節點健
    康狀況，管理日誌和不同應用程式用到的附屬服務（auxiliary service）

4.DataNode:

      a.DataNode的需要完成的首要任務是K-V儲存

      b.完成和namenode 通訊 ，這個通過IPC 心跳連線實現。
         此外還有和客戶端 其它datanode之前的資訊交換

      c.完成和客戶端還有其它節點的大規模通訊，這個需要直接
         通過socket 協議實現。
    


5.ResourceManager:
    在YARN中，ResourceManager負責叢集中所有資源的統一管理和分配，它接收來自各個節點（NodeManager）的資源彙報資訊，並把這些資訊按照一定的策略分配給各個應用程式（實際上是ApplicationManager）
RM與每個節點的NodeManagers (NMs)和每個應用的ApplicationMasters (AMs)一起工作。
    a.NodeManagers 遵循來自ResourceManager的指令來管理單一節點上的可用資源。
    b.ApplicationMasters負責與ResourceManager協商資源與NodeManagers合作啟動容器

上面的一些名詞解釋

ApplicationMaster
    計算應用的資源需求，資源可以是靜態或動態計算的，靜態的一般是Client申請時就指定了，動態則需要ApplicationMaster根據應用的執行狀態來決定  根據資料來申請對應位置的資源（Data Locality）  向ResourceManager申請資源，與NodeManager互動進行程式的執行和監控，監控申請的資源的使用情況，監控作業進度  跟蹤任務狀態和進度，定時向ResourceManager傳送心跳訊息，報告資源的使用情況和應用的進度資訊 負責本作業內的任務的容錯

Container的一些基本概

念和工作流程如下：

（1）  Container是YARN中資源的抽象，它封裝了某個節點上一定量的資源（CPU和記憶體兩類資源）。它跟Linux Container沒有任何關係，僅僅是YARN提出的一個概念（從實現上看，可看做一個可序列化/反序列化的Java類）。

（2）  Container由ApplicationMaster向ResourceManager申請的，由ResouceManager中的資源排程器非同步分配給ApplicationMaster；

（3） Container的執行是由ApplicationMaster向資源所在的NodeManager發起的，Container執行時需提供內部執行的任務命令（可以使任何命令，比如java、Python、C++程序啟動命令均可）以及該命令執行所需的環境變數和外部資源（比如詞典檔案、可執行檔案、jar包等）。

另外，一個應用程式所需的Container分為兩大類，如下：

（1） 執行ApplicationMaster的Container：這是由ResourceManager（向內部的資源排程器）申請和啟動的，使用者提交應用程式時，可指定唯一的ApplicationMaster所需的資源；

（2） 執行各類任務的Container：這是由ApplicationMaster向ResourceManager申請的，並由ApplicationMaster與NodeManager通訊以啟動之。以上兩類Container可能在任意節點上，它們的位置通常而言是隨機的，即ApplicationMaster可能與它管理的任務執行在一個節點上。