【解决】关于Yarn资源管理的问题

这是我的测试集群。
请问，每个节点中Mem Avail的1G内存就代表NodeManager中的最大内存吗？
NodeManager最大内存如果是1G， 那么代表节点下跑的mapreduce，Spark 合起来内存最多也不能超过1G喽？

另外，我应该通过哪个属性修改这个值。
还有，我节点的最大物理内存是8G，那么NodeManager我给到4G是否合理？

合不合理，这个需要自己测试下本机环境

Yarn集群的内存分配配置在yarn-site.xml文件中配置：

<property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
    <value>22528</value>
    <discription>每个节点可用内存,单位MB</discription>
  </property>
  
  <property>
    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
    <value>1500</value>
    <discription>单个任务可申请最少内存，默认1024MB</discription>
  </property>
  
  <property>
    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
    <value>16384</value>
    <discription>单个任务可申请最大内存，默认8192MB</discription>
  </property>
复制代码

由于我Yarn集群还需要跑Spark的任务，而Spark的Worker内存相对需要大些，所以需要调大单个任务的最大内存（默认为8G）。

而Mapreduce的任务的内存配置：

<property>
    <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
    <value>1500</value>
    <description>每个Map任务的物理内存限制</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
    <value>3000</value>
    <description>每个Reduce任务的物理内存限制</description>
  </property>
  
  <property>
    <name>mapreduce.map.java.opts</name>
    <value>-Xmx1200m</value>
  </property>
  
  <property>
    <name>mapreduce.reduce.java.opts</name>
    <value>-Xmx2600m</value>
  </property>
复制代码

mapreduce.map.memory.mb：每个map任务的内存，应该是大于或者等于Container的最小内存。

按照上面的配置：每个slave可以运行map的数据<= 22528/1500,reduce任务的数量<=22528/3000
复制代码

gefieder 发表于 2014-12-22 18:10
合不合理，这个需要自己测试下本机环境

多谢分享您的经验。

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