YARN是Hadoop 2.0中引入的一个子项目，它对Hadoop集群管理系统进行了重大的架构改进，解决了Hadoop 1.0中的一些关键问题，尤其是在扩展性和资源管理方面。YARN的主要功能是资源管理和作业调度/监视，它允许不同的数据处理框架共享同一个Hadoop集群资源。

YARN的核心组件包括：

1. 资源管理器（ResourceManager，RM）：负责整个集群的资源调度和任务分配，是YARN的主要协调者。

2. 节点管理器（NodeManager，NM）：运行在集群中的每个节点上，负责监视和管理该节点上的资源（如内存、CPU、磁盘、网络），并处理来自资源管理器的命令。

3. 应用程序历史服务器（Application History Server，AHS）：用于存储应用程序运行历史信息，以便事后分析和故障排查。

在应用程序的运行机制中，客户端首先提交应用程序给资源管理器，后者会启动一个应用主（ApplicationMaster）来负责该应用程序的生命周期管理。应用主与资源管理器通信，申请运行所需的资源容器。一旦获取资源，应用主会在容器上启动任务，并在任务执行完毕后清理资源。

YARN支持灵活的资源请求，客户端可以根据应用程序的需要指定内存和CPU资源，甚至指定容器的本地性要求，如优先在存储HDFS数据块副本的节点上运行，或者在特定机架上运行。这些功能大大提高了数据处理的效率。

YARN的另一个亮点是对应用程序生命周期的管理，从短暂的几秒钟到长时间运行的作业，如实时数据处理或长时间批处理作业，都能得到有效管理。应用主在运行过程中可以根据需要动态申请或释放资源，这为YARN带来了更高的灵活性和资源利用率。

与传统的MapReduce框架相比，YARN在资源管理方面做出了革命性改变。在MapReduce 1.0中，作业跟踪器（JobTracker）承担了资源调度和任务监控的双重角色，随着集群规模的扩大，JobTracker成为了瓶颈，限制了系统的可扩展性。而在YARN中，资源调度和任务监控的功能被分离，前者由资源管理器负责，后者由应用主负责，使得YARN可以支持更多种类的处理框架，如Spark、Tez、Hive等。