<think>好的，我需要帮用户生成一个基础的
Hadoop 3的
yarn-site.xml配置文件。首先，我得回忆一下
YARN的基本组件和关键配置参数。
YARN负责
资源管理和作业调度，所以核心配置会涉及ResourceManager、NodeManager以及相关的
资源设置。
首先，确定ResourceManager的主机名，通常设置为resourcemanager.hostname，用户可能需要替换成实际的主机名或IP地址。接下来是ResourceManager的Web UI端口，默认是8088，这个需要确认是否被占用，但基础配置一般用默认值即可。
然后是NodeManager的配置，比如
资源管理的
内存和CPU。
Hadoop 3默认使用基于cgroups的
资源隔离，可能需要开启相应的配置。
内存方面，需要设置每个容器的
内存最小和最大值，以及NodeManager的物理
内存和虚拟
内存限制。例如，
yarn.nodemanager.resource.memory
-mb通常设为节点可用
内存的一部分，比如8192MB，用户需要根据实际硬件调整。
CPU配置方面，
yarn.nodemanager.resource.cpu
-vcores设置可用的虚拟核心数，比如4个。同时要启用CPU调度，可能需要设置
yarn.resourcemanager.scheduler.class为容量调度器或公平调度器，这里先选容量调度器作为基础。
日志聚合是生产环境需要的，所以开启
yarn.log
-aggregation
-enable，并设置日志保存时间，比如86400秒（24小时）。接下来是应用程序相关的设置，如
yarn.app.
mapreduce.am.resource.mb和.vcores，这些控制Application Master的
资源分配。
然后要检查配置项的正确性，确保没有拼写错误，比如
yarn.resourcemanager.hostname是否正确，端口是否冲突。另外，需要提醒用户根据实际环境调整
内存、CPU和主机名，特别是
资源分配部分，避免设置过高或过低影响集群性能。
最后，补充一些注意事项，比如防火墙设置，
Hadoop其他配置文件如core
-site.xml和hdfs
-site.xml的协调，以及启动服务后的测试步骤。确保用户理解这些配置只是基础，生产环境可能需要更多优化和安全设置。</think>以下是一个基础的
Hadoop 3 `
yarn-site.xml` 配置文件示例，包含必要的参数说明和配置项：
```xml
<?xml version="1.0"?>
<!
-- YARN 基础配置
-->
<configuration>
<!
-- ResourceManager 配置
-->
<property>
<name>
yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>your_resourcemanager_hostname</value>
<description>ResourceManager运行的主机名/IP地址</description>
</property>
<property>
<name>
yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>${
yarn.resourcemanager.hostname}:8088</value>
<description>ResourceManager Web UI端口</description>
</property>
<!
-- NodeManager 配置
-->
<property>
<name>
yarn.nodemanager.aux
-services</name>
<value>
mapreduce_shuffle</value>
<description>NodeManager的辅助服务列表</description>
</property>
<!
-- 资源调度配置
-->
<property>
<name>
yarn.scheduler.minimum
-allocation
-mb</name>
<value>1024</value>
<description>单个容器最小
内存分配（MB）</description>
</property>
<property>
<name>
yarn.scheduler.maximum
-allocation
-mb</name>
<value>8192</value>
<description>单个容器最大
内存分配（MB）</description>
</property>
<property>
<name>
yarn.nodemanager.resource.memory
-mb</name>
<value>8192</value>
<description>NodeManager可用物理
内存总量</description>
</property>
<!
-- CPU
资源配置
-->
<property>
<name>
yarn.nodemanager.resource.cpu
-vcores</name>
<value>4</value>
<description>NodeManager可用虚拟CPU核心数</description>
</property>
<!
-- 日志聚合配置
-->
<property>
<name>
yarn.log
-aggregation
-enable</name>
<value>true</value>
<description>启用日志聚合功能</description>
</property>
<property>
<name>
yarn.log.server.url</name>
<value>http://${
yarn.resourcemanager.hostname}:19888/jobhistory/logs</value>
<description>日志服务器地址</description>
</property>
</configuration>
```
---
**关键配置说明**：
1. **
资源管理参数**：
- `
yarn.nodemanager.resource.memory
-mb`: 应根据物理机
内存调整（建议保留20%给系统）
- `
yarn.scheduler.{min/max}
-allocation
-mb`: 控制容器
内存分配范围
2. **CPU
资源配置**：
- `
yarn.nodemanager.resource.cpu
-vcores`: 需与物理CPU核心数匹配（超
线程需计算逻辑核心）
3. **必要服务配置**：
- `
mapreduce_shuffle` 是运行
MapReduce作业的必需服务
- 日志聚合功能需配合`JobHistoryServer`使用
---
**使用步骤**：
1. 将文件保存为`$
HADOOP_HOME/etc/
hadoop/
yarn-site.xml`
2. 同步到集群所有节点
3. 启动
YARN服务：
```bash
$
HADOOP_HOME/sbin/start
-yarn.sh
```
---
**注意事项**：
- 所有
内存参数单位均为MB
- 实际部署时需要根据集群硬件调整数值
- 生产环境需添加安全配置（如Kerberos）
- 建议配合`capacity
-scheduler.xml`定义队列策略
需要进一步优化时可添加以下配置：
```xml
<!
-- 开启
资源监控 -->
<property>
<name>
yarn.nodemanager.resource.detect
-hardware
-capabilities</name>
<value>true</value>
</property>
<!
-- 容器执行超时控制
-->
<property>
<name>
yarn.nodemanager.
container-executor.max
-threads</name>
<value>500</value>
</property>
```
Hadoop YARN通过资源隔离确保不同任务的Container独立使用计算资源，避免相互干扰。内存隔离采用线程监控，因内存超限可能导致应用被杀死。本文以hadoop-2.5.0-cdh5.3.2为例，解释为何应用内存会超过预设上限及Java程序为何需要内存隔离，并详细阐述内存隔离的配置参数和实现原理。
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