Apache Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0引入的一个资源管理平台，负责计算资源的管理和作业调度。Yarn使得Hadoop能够支持更多种类的计算模型，而不仅仅是MapReduce。Yarn的工作过程如下：

1. 资源初始化：
2. 当Yarn集群初始化时，资源管理器（ResourceManager）和节点管理器（NodeManager）会启动。ResourceManager是Yarn的核心，负责资源的分配和调度。每个集群节点上的NodeManager负责监控其上的计算资源，并向ResourceManager报告。
3. 作业提交：
4. 客户端提交作业（例如MapReduce任务）到ResourceManager，这个作业会被封装成一个应用程序，ResourceManager将为这个应用程序分配一个唯一的Application ID。
5. 启动ApplicationMaster：
6. ResourceManager为应用程序分配一个容器（Container），并在该容器中启动ApplicationMaster。ApplicationMaster负责协调资源并监控作业执行。
7. 资源请求：
8. ApplicationMaster向ResourceManager的调度器（Scheduler）注册并请求所需的资源。资源请求包括了CPU核心数、内存量等。
9. 资源分配：
10. 调度器根据资源请求以及集群的资源使用情况，为ApplicationMaster分配资源，并告知ApplicationMaster分配到的资源（如节点地址和端口等信息）。
11. 启动任务：
12. ApplicationMaster根据资源分配情况，与NodeManager通信并启动实际的任务。每个任务也是在一个Container中运行。
13. 任务执行：
14. 任务在Container中执行，NodeManager负责监控任务的资源使用情况，并将状态报告给ApplicationMaster。
15. 监控和更新：
16. ApplicationMaster监控任务的执行，并在必要时向ResourceManager请求更多资源或释放不需要的资源。
17. 作业完成：
18. 作业完成后，ApplicationMaster向ResourceManager注销并释放所有资源，然后关闭自身。
19. 收集输出：
20. 客户端从配置的输出位置收集作业的输出结果。

Yarn的设计目标是将作业调度和资源管理分离开来，这使得Yarn能够更加灵活地支持各种不同的计算模型，并能更有效地利用集群资源。

使用Java程序模拟Yarn的资源分配过程

在Java中直接模拟YARN的资源分配过程是非常复杂的，因为YARN是一个大型的分布式系统，涉及到网络通信、集群状态管理、调度算法等多个复杂组件。不过，我们可以简化这个过程，创建一个简单的模拟程序来帮助理解YARN的资源分配逻辑。

以下是一个简化的模拟YARN资源分配的Java代码示例。这个示例并不是一个完整的YARN实现，而是一个简单的模型，用来演示资源请求和分配的基本概念：

import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Map;
import java.util.Queue;

class ResourceManager {
    private final Map<String, Integer> clusterResources; // 节点 -> 可用资源
    private final Queue<Application> applications; // 等待资源的应用队列

    public ResourceManager(Map<String, Integer> resources) {
        this.clusterResources = new HashMap<>(resources);
        this.applications = new LinkedList<>();
    }

    public void addApplication(Application app) {
        applications.offer(app);
    }

    public void allocateResources() {
        while (!applications.isEmpty()) {
            Application app = applications.peek(); // 查看队列头部元素但不移除
            boolean allocated = false;

            for (Map.Entry<String, Integer> entry : clusterResources.entrySet()) {
                String node = entry.getKey();
                int availableResources = entry.getValue();

                if (availableResources >= app.getRequiredResources()) {
                    // 分配资源
                    app.allocate(node);
                    clusterResources.put(node, availableResources - app.getRequiredResources());
                    System.out.println("Allocated " + app.getRequiredResources() + " resources to " + app.getName() + " on node " + node);
                    allocated = true;
                    applications.poll(); // 移除队列头部元素
                    break;
                }
            }

            if (!allocated) {
                System.out.println("No sufficient resources for " + app.getName());
                break;
            }
        }
    }
}

class Application {
    private final String name;
    private final int requiredResources; // 应用请求的资源数量

    public Application(String name, int requiredResources) {
        this.name = name;
        this.requiredResources = requiredResources;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public int getRequiredResources() {
        return requiredResources;
    }

    public void allocate(String node) {
        // 在实际的YARN实现中，这里会启动对应的ApplicationMaster
    }
}

public class YarnSimulation {
    public static void main(String[] args) {
        // 假设我们有一个包含两个节点的集群，每个节点有100个资源单位
        Map<String, Integer> clusterResources = new HashMap<>();
        clusterResources.put("node1", 100);
        clusterResources.put("node2", 100);

        // 创建资源管理器
        ResourceManager rm = new ResourceManager(clusterResources);

        // 创建几个应用程序并请求资源
        rm.addApplication(new Application("app1", 80));
        rm.addApplication(new Application("app2", 50));
        rm.addApplication(new Application("app3", 120));

        // 分配资源
        rm.allocateResources();
    }
}

在这个模拟程序中，ResourceManager类代表YARN中的资源管理器，它包含了集群资源的映射和等待资源的应用程序队列。Application类代表提交到YARN的应用程序。我们为每个Application实例指定了所需的资源数量，并在ResourceManager中实现了一个简单的资源分配算法。

这个模拟程序的资源分配逻辑非常简单：它会遍历所有应用程序，检查是否有足够的资源。如果有足够的资源，它就会模拟资源的分配，并从集群资源中扣除相应的资源数量。如果没有足够的资源，程序会输出一条消息并停止资源分配。