YARN是Hadoop的一个重要组件，它是一个资源管理器和作业调度器，用于管理和调度集群中的计算资源。YARN的主要目标是提供一个通用的资源管理框架，使得Hadoop能够更好地支持各种计算模型和应用程序。

YARN的作用是将集群中的计算资源（CPU、内存等）进行有效的管理和分配，以满足不同应用程序的需求。它通过以下几个核心组件来实现这一目标：

ResourceManager（资源管理器）：ResourceManager是YARN的核心组件之一，负责整个集群的资源管理和分配。它接收应用程序的资源请求，并根据集群的可用资源情况进行调度和分配。ResourceManager还负责监控集群中的节点和容器状态，并进行故障处理和容错。

NodeManager（节点管理器）：NodeManager是YARN的另一个核心组件，运行在每个集群节点上，负责管理该节点的计算资源。它接收来自ResourceManager的指令，并根据指令启动和监控容器。NodeManager还负责监控节点的健康状态，并向ResourceManager报告节点的资源使用情况。

ApplicationMaster（应用程序管理器）：ApplicationMaster是每个应用程序在YARN上运行时的主要组件。它负责与ResourceManager进行通信，获取分配的资源，并协调应用程序的执行。ApplicationMaster可以根据应用程序的需求动态申请和释放资源，并监控应用程序的进度和状态。

通过这些组件的协同工作，YARN实现了一个灵活的资源管理和作业调度框架，可以支持各种计算模型和应用程序，包括MapReduce、Spark、Hive等。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用YARN提交一个MapReduce作业：

在上述示例中，我们使用Java代码通过Hadoop的API来创建一个MapReduce作业，并将其提交给YARN进行执行。我们设置作业的输入路径和输出路径，并指定Mapper和Reducer的类。最后，我们调用job.waitForCompletion()方法等待作业完成，并根据作业的执行结果返回相应的退出码。

YARN的架构和作用在这里得到了解释。它通过ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster这些核心组件实现了资源管理和作业调度的功能，使得Hadoop能够更好地支持各种计算模型和应用程序。通过YARN，Hadoop可以更高效地利用集群中的计算资源，提高作业的执行效率和整体性能。