YARN和MapReduce的内存优化怎么配置
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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：
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：
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：
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。
到此，相信大家对"YARN和MapReduce的内存优化怎么配置"有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
