Journal Node
两个NameNode为了数据同步，会通过一组称作JournalNodes的独立进程进行相互通信。当active状态的NameNode的命名空间有任何修改时，会告知大部分的JournalNodes进程。standby状态的NameNode有能力读取JNs中的变更信息，并且一直监控edit log的变化，把变化应用于自己的命名空间。standby可以确保在集群出错时，命名空间状态已经完全同步了。
Hadoop中的NameNode好比是人的心脏，非常重要，绝对不可以停止工作。在hadoop1时代，只有一个NameNode。如果该NameNode数据丢失或者不能工作，那么整个集群就不能恢复了。这是hadoop1中的单点问题，也是hadoop1不可靠的表现，如图1所示。hadoop2就解决了这个问题。
hadoop2.2.0（HA）中HDFS的高可靠指的是可以同时启动2个NameNode。其中一个处于工作状态，另一个处于随时待命状态。这样，当一个NameNode所在的服务器宕机时，可以在数据不丢失的情况下，手工或者自动切换到另一个NameNode提供服务。
这些NameNode之间通过共享数据，保证数据的状态一致。多个NameNode之间共享数据，可以通过Nnetwork File System或者Quorum Journal Node。前者是通过linux共享的文件系统，属于操作系统的配置；后者是hadoop自身的东西，属于软件的配置。
我们这里讲述使用Quorum Journal Node的配置方式，方式是手工切换。
集群启动时，可以同时启动2个NameNode。这些NameNode只有一个是active的，另一个属于standby状态。active状态意味着提供服务，standby状态意味着处于休眠状态，只进行数据同步，时刻准备着提供服务，
ResourceManager （RM）
是一个仲裁整个集群可用资源的主节点，帮助YARN系统管理其上的分布式应用。它同NodeManagers(NMs) 和ApplicationMasters(AMs)一起工作。
1、NodeManagers 从ResourceManager获取指令并管理本节点的可用资源
2、ApplicationMasters 的职责是从ResourceManager谈判资源，并为NodeManagers启动容器。
yarn启动
启动：node06:
1 zookeeper启动zkServer.sh start
2 start-dfs.sh
如果nn 和 nn2没有启动，需要在node06，node07分别手动启动：
hadoop-daemon.sh start namenode
3 start-yarn.sh (启动nodemanager)
4 在08,09节点分别执行脚本： yarn-daemon.sh start resourcemanager
hadoop-daemon.sh start journalnode
UI访问： ip：8088
停止：
node06: stop-dfs.sh
node06: stop-yarn.sh (停止nodemanager)：
node07,node08: yarn-daemon.sh stop resourcemanager （停止resourcemanager）
./spark-submit --master yarn --class org.apache.spark.examples.SparkPi …/lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 10000