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Hadoop/Yarn/MapReduce内存分配（配置）方案

Hadoop/Yarn/MapReduce内存分配（配置）方案 以horntonworks给出推荐配置为蓝本，给出一种常见的Hadoop集群上各组件的内存分配方案。方案最右侧一栏是一个8G VM的分配方案，方案预留1-2G的内存给操作系统，分配4G给Yarn/MapReduce，当然也包括了HIVE，剩余的2-3G是在需要使用HBase时预留给HBase的。
Configuration File Configuration Setting Value Calculation        8G VM (4G For MR)   
yarn-site.xml yarn.nodemanager.resource.memory-mb = containers * RAM-per-container 4096
yarn-site.xml yarn.scheduler.minimum-allocation-mb = RAM-per-container 1024
yarn-site.xml yarn.scheduler.maximum-allocation-mb = containers * RAM-per-container 4096
mapred-site.xml mapreduce.map.memory.mb = RAM-per-container 1024
mapred-site.xml         mapreduce.reduce.memory.mb = 2 * RAM-per-container 2048
mapred-site.xml mapreduce.map.java.opts = 0.8 * RAM-per-container 819
mapred-site.xml mapreduce.reduce.java.opts = 0.8 * 2 * RAM-per-container 1638
yarn-site.xml (check) yarn.app.mapreduce.am.resource.mb = 2 * RAM-per-container 2048
yarn-site.xml (check) yarn.app.mapreduce.am.command-opts = 0.8 * 2 * RAM-per-container 1638
tez-site.xml  
 tez.am.resource.memory.mb  
 = RAM-per-container
 1024
tez-site.xml  
 tez.am.java.opts  
 = 0.8 * RAM-per-container
 819
tez-site.xml  
 hive.tez.container.size  
 = RAM-per-container
 1024
tez-site.xml  
 hive.tez.java.opts  
 = 0.8 * RAM-per-container
 819
 

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