YARN and MapReduce的【内存】优化配置详解

在Hadoop2.x中, YARN负责管理MapReduce中的资源(内存, CPU等)并且将其打包成Container。
使之专注于其擅长的数据处理任务, 将无需考虑资源调度. 如下图所示    
         
YARN会管理集群中所有机器的可用计算资源. 基于这些资源YARN会调度应用(比如MapReduce)发来的资源请求, 然后YARN会通过分配Co
ntainer来给每个应用提供处理能力, Container是YARN中处理能力的基本单元, 是对内存, CPU等的封装. 

目前我这里的服务器情况：6台slave，每台：32G内存，2*6核CPU。

由于hadoop 1.x存在JobTracker和TaskTracker，资源管理有它们实现，在执行mapreduce作业时，资源分为map task和reduce task。
所有存在下面两个参数分别设置每个TaskTracker可以运行的任务数：

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        mapred.tasktracker.map.tasks.maximum
        6



        mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum
        4
        一个task tracker最多可以同时运行的reduce任务数量

 

但是在hadoop 2.x中，引入了Yarn架构做资源管理，在每个节点上面运行NodeManager负责节点资源的分配，而slot也不再像1.x那样区分Map slot和Reduce slot。在Yarn上面Container是资源的分配的最小单元。

Yarn集群的内存分配配置在yarn-site.xml文件中配置：

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        yarn.nodemanager.resource.memory-mb
        22528
        每个节点可用内存,单位MB



        yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
        1500
        单个任务可申请最少内存，默认1024MB



        yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
        16384
        单个任务可申请最大内存，默认8192MB

 

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：

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        mapreduce.map.memory.mb
        1500
        每个Map任务的物理内存限制



        mapreduce.reduce.memory.mb
        3000
        每个Reduce任务的物理内存限制



        mapreduce.map.java.opts
        -Xmx1200m



        mapreduce.reduce.java.opts
        -Xmx2600m

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  。

mapreduce.map.memory.mb >mapreduce.map.java.opts
mapreduce.reduce.memory.mb >mapreduce.reduce.java.opts

mapreduce.map.java.opts / mapreduce.map.memory.mb
=0.70~0.80
mapreduce.reduce.java.opts / mapreduce.reduce.memory.mb
=0.70~0.80

在yarn container这种模式下，JVM进程跑在container中，mapreduce.{map|reduce}.java.opts 能够通过Xmx设置JVM最大的heap的使用，
一般设置为0.75倍的memory.mb，

则预留些空间会存储java,scala code等。

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转载于:https://www.cnblogs.com/rookieLearn/p/9099144.html