关于影响NodeManager执行MR任务constainer数量的设置问题

在使用hadoop进行离线大数据处理的时候，集群规模比较下，内存受到限制，由于要跑MR，因此Mapper和Reducer的数量直接决定程序的执行，由于默认情况下 一个bolck块对应一个Mapper，一个Mapper需要向ResourceManager申请执行的资源，ResourceManager进行资源分配而NodeManager负责资源的供给和隔离，由于执行的文件特别大，因此启动了很多的Mapper导致申请资源启动Constainer比较多，需要很多内存，另外文件需要加载内存运算，因此在执行过程中出现了OOM

网上收集了一些关于YARN中内存资源的调度和隔离，通过优化会有一定的帮助

Hadoop  YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度（默认只支持内存，如果想进一步调度CPU，需要自己进行一些配置），本文将介绍YARN是如何对这些资源进行调度和隔离的。
在YARN中，资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成，其中，ResourceManager中的调度器负责资源的分配，而NodeManager则负责资源的供给和隔离。ResourceManager将某个NodeManager上资源分配给任务（这就是所谓的“资源调度”）后，NodeManager需按照要求为任务提供相应的资源，甚至保证这些资源应具有独占性，为任务运行提供基础的保证，这就是所谓的资源隔离。

【YARN中内存资源的调度和隔离】
基于以上考虑，YARN允许用户配置每个节点上可用的物理内存资源，注意，这里是“可用的”，因为一个节点上的内存会被若干个服务共享，比如一部分给YARN，一部分给HDFS，一部分给HBase等，YARN配置的只是自己可以使用的，配置参数如下：
（1）yarn.nodemanager.resource.memory-mb
表示该节点上YARN可使用的物理内存总量，默认是8192（MB），注意，如果你的节点内存资源不够8GB，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理内存总量。
（2）yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio
任务每使用1MB物理内存，最多可使用虚拟内存量，默认是2.1。
（3） yarn.nodemanager.pmem-check-enabled
是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true。
（4） yarn.nodemanager.vmem-check-enabled
是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true。
（5）yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
单个任务可申请的最少物理内存量，默认是1024（MB），如果一个任务申请的物理内存量少于该值，则该对应的值改为这个数。
（6）yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
单个任务可申请的最多物理内存量，默认是8192（MB）。
默认情况下，YARN采用了线程监控的方法判断任务是否超量使用内存，一旦发现超量，则直接将其杀死。由于Cgroups对内存的控制缺乏灵活性（即任务任何时刻不能超过内存上限，如果超过，则直接将其杀死或者报OOM），而Java进程在创建瞬间内存将翻倍，之后骤降到正常值，这种情况下，采用线程监控的方式更加灵活（当发现进程树内存瞬间翻倍超过设定值时，可认为是正常现象，不会将任务杀死），因此YARN未提供Cgroups内存隔离机制。
【YARN中CPU资源的调度和隔离】
在YARN中，CPU资源的组织方式仍在探索中，目前（2.2.0版本）只是一个初步的，非常粗粒度的实现方式，更细粒度的CPU划分方式已经提出来了，正在完善和实现中。
目前的CPU被划分成虚拟CPU（CPU virtual Core），这里的虚拟CPU是YARN自己引入的概念，初衷是，考虑到不同节点的CPU性能可能不同，每个CPU具有的计算能力也是不一样的，比如某个物理CPU的计算能力可能是另外一个物理CPU的2倍，这时候，你可以通过为第一个物理CPU多配置几个虚拟CPU弥补这种差异。用户提交作业时，可以指定每个任务需要的虚拟CPU个数。在YARN中，CPU相关配置参数如下：
（1）yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
表示该节点上YARN可使用的虚拟CPU个数，默认是8，注意，目前推荐将该值设值为与物理CPU核数数目相同。如果你的节点CPU核数不够8个，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理CPU总数。
（2） yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores
单个任务可申请的最小虚拟CPU个数，默认是1，如果一个任务申请的CPU个数少于该数，则该对应的值改为这个数。
（3）yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores
单个任务可申请的最多虚拟CPU个数，默认是32。
默认情况下，YARN是不会对CPU资源进行调度的
默认情况下，NodeManager不会对CPU资源进行任何隔离，你可以通过启用Cgroups让你支持CPU隔离。
由于CPU资源的独特性，目前这种CPU分配方式仍然是粗粒度的。举个例子，很多任务可能是IO密集型的，消耗的CPU资源非常少，如果此时你为它分配一个CPU，则是一种严重浪费，你完全可以让他与其他几个任务公用一个CPU，也就是说，我们需要支持更粒度的CPU表达方式。