Hadoop 教程 - Hadoop YARN Resource 资源配置

在Hadoop YARN中，资源配置是确保集群高效、稳定运行的关键环节。YARN支持动态资源分配，并允许用户自定义资源模型，以适应不同的应用场景。以下是一些核心的资源配置参数及其说明：

1. 全局资源配置

• yarn.nodemanager.resource.memory-mb- 描述: 设置每个NodeManager节点上YARN可以使用的总物理内存大小（单位：MB）。- 示例: yarn.nodemanager.resource.memory-mb=8192 表示NodeManager可以使用的内存为8GB。
• yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores- 描述: 指定每个NodeManager节点上YARN可使用的虚拟CPU核数。- 示例: yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores=8 表示NodeManager可以使用的CPU核数为8。

2. 资源分配范围

• yarn.scheduler.minimum-allocation-mb- 描述: 单个容器可申请的最小内存大小（单位：MB）。- 示例: yarn.scheduler.minimum-allocation-mb=512 表示容器最小内存为512MB。
• yarn.scheduler.maximum-allocation-mb- 描述: 单个容器可申请的最大内存大小（单位：MB）。- 示例: yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=10240 表示容器最大内存为10GB。
• yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores- 描述: 单个容器可申请的最小CPU核数。- 示例: yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores=1 表示容器最小CPU核数为1。
• yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores- 描述: 单个容器可申请的最大CPU核数。- 示例: yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores=8 表示容器最大CPU核数为8。

3. 内存与CPU比率配置

• yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio- 描述: 任务每使用1MB物理内存，最多可使用多少虚拟内存。用于防止内存溢出。- 示例: yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio=2.1 表示每使用1MB物理内存，可使用2.1MB虚拟内存。

4. 资源检查配置

• yarn.nodemanager.pmem-check-enabled, yarn.nodemanager.vmem-check-enabled- 描述: 控制是否启用检查任务超出分配的物理内存或虚拟内存的线程。- 示例: 设置为true表示开启检查，超出资源限制的任务将被终止。

5. 自定义资源类型（可选）

YARN支持扩展资源类型，允许用户定义除内存和CPU之外的其他资源，如GPU、网络带宽等。

• yarn.resource-types- 描述: 配置文件中定义自定义资源类型。
• yarn.scheduler.capacity.root..minimum-user-limit-percent- 描述: 在Capacity Scheduler中，每个队列可以设置用户最低资源占有率百分比，以保证公平性。

注意事项

• 确保配置的资源总量不超过节点实际可用资源，否则可能导致资源分配失败或系统不稳定。
• 配置时应考虑集群的整体负载情况，合理分配资源，避免资源浪费或过度竞争。
• 调整资源配置后，需要重启YARN相关服务才能生效。

这些配置项需要在YARN的配置文件（如

yarn-site.xml

）中进行设置，并依据实际情况进行细致调整。