yarn内存参数

参考自： 

1）http://blog.chinaunix.net/uid-28311809-id-4383551.html
2）https://support.pivotal.io/hc/en-us/articles/201462036-Mapreduce-YARN-Memory-Parameters 

1、yarn-site.xml 设置

1.1 RM设置

RM的内存资源配置，主要是通过下面的两个参数进行的（这两个值是Yarn平台特性，应在yarn-sit.xml中配置好）： 
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
说明：单个容器可申请的最小与最大内存，应用在运行申请内存时不能超过最大值，小于最小值则分配最小值，从这个角度看，最小值有点想操作系统中的页。最小值还有另外一种用途，计算一个节点的最大container数目注：这两个值一经设定不能动态改变(此处所说的动态改变是指应用运行时)。

1.2 NM设置

NM的内存资源配置，主要是通过下面两个参数进行的（这两个值是Yarn平台特性，应在yarn-sit.xml中配置） ：
yarn.nodemanager.resource.memory-mb
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio
说明：每个节点可用的最大内存，RM中的两个值不应该超过此值。此数值可以用于计算container最大数目，即：用此值除以RM中的最小容器内存。虚拟内存率，是占task所用内存的百分比，默认值为2.1倍;注意：第一个参数是不可修改的，一旦设置，整个运行过程中不可动态修改，且该值的默认大小是8G，即使计算机内存不足8G也会按着8G内存来使用。

2、map-site.xml 设置

2.1 AM设置

AM内存配置相关参数，此处以MapReduce为例进行说明（这两个值是AM特性，应在mapred-site.xml中配置），如下：
mapreduce.map.memory.mb
mapreduce.reduce.memory.mb
说明：这两个参数指定用于MapReduce的两个任务（Map and Reduce task）的内存大小，其值应该在RM中的最大最小container之间。如果没有配置则通过如下简单公式获得：
max(MIN_CONTAINER_SIZE, (Total Available RAM) / containers))
一般的reduce应该是map的2倍。注：这两个值可以在应用启动时通过参数改变；

2.2 AM JVM设置

AM中其它与内存相关的参数，还有JVM相关的参数，这些参数可以通过，如下选项配置：
mapreduce.map.java.opts
mapreduce.reduce.java.opts
说明：这两个参主要是为需要运行JVM程序（java、scala等）准备的，通过这两个设置可以向JVM中传递参数的，与内存有关的是，-Xmx，-Xms等选项。此数值大小，应该在AM中的map.mb和reduce.mb之间。

3、所有参数

YARN相关：
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio
yarn.nodemanager.resource.memory.mb
Map相关参数
mapreduce.map.java.opts
mapreduce.map.memory.mb
Reduce相关参数
mapreduce.reduce.java.opts
mapreduce.reduce.memory.mb
注意：
在hadoop2及以上版本中，map和reduce task 是运行在container中的。mapreduce.{map|reduce}.memory.mb被yarn用来设置container的内存大小。如果container的内存超限，会被yarn杀死。在container中，为了执行map和reduce task，yarn会在contaner中启动一个jvm来执行task任务。mapreduce.{map|reduce}.java.opts用来设置container启动的jvm参数，通过设置Xmx来设置map 或者reduce task的最大堆内存。理论上，{map|reduce}.java.opts设置的最大堆内存要比{map|reduce}.memory.mb小。例如：
hadoop jar -Dmapreduce.reduce.memory.mb=4096 -Dmapreduce.map.java.opts=-Xmx3276

4、举例说明

如下图：
默认情况下，yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio被设置为2.1，这意味着，每个map或者task任务只能使用2.1倍（"mapreduce.reduce.memory.mb") or ("mapreduce.map.memory.mb") 大小的虚拟内存，否则，会被nm杀掉。
例如下面的的报错信息:
Current usage: 2.1gb of 2.0gb physical memory used; 1.6gb of 3.15gb virtual memory used. Killing container.

map container的内存("mapreduce.map.memory.mb")被设置为1536mb 。am为其申请了2048m的内存，因为am的最小分配（yarn.scheduler.minimum-allocation-mb）是1024.如果map task对内存超过了2048m，nm会kill掉该task。reduce类似。When a mapreduce job completes you will see several counters dumped at the end of the job.The three

memory counters below show how much physical memory was allocated vs virtual memory.