深入探索YARN集群：NodeManager内存配置与管理全攻略

深入探索YARN集群：NodeManager内存配置与管理全攻略

引言

Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop生态系统中的一个关键组件，为集群资源管理和作业调度提供了强大的支持。在YARN集群中，NodeManager（NM）扮演着资源管理和任务执行的重要角色。本文将深入探讨YARN集群中NodeManager的内存配置与管理，帮助读者全面理解并掌握相关技能。

YARN集群与NodeManager概述

YARN集群通过ResourceManager（RM）和NodeManager的协同工作，实现了对集群资源的有效管理和调度。每个NodeManager负责管理其所在节点的资源，并执行由ResourceManager分配的任务。

NodeManager内存管理的重要性

内存是NodeManager执行任务的关键资源。合理的内存配置可以提高集群的资源利用率和作业的执行效率，防止因内存不足导致的作业失败。

NodeManager内存配置参数解析

物理内存配置

• yarn.nodemanager.resource.memory-mb：设置NodeManager可使用的物理内存总量。

虚拟内存与物理内存比例配置

• yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio：定义了任务每使用