<think>嗯，用户希望了解在CDH中配置
YARNResourceManager的详细步骤。结合用户引用的资料和我之前的回答，用户可能正在搭建或管理
Hadoop集群，需要调整
YARN资源分配。从引用内容看，用户特别关注资源抢占配置和内存参数设置。用户引用了四篇资料：第一篇提到资源抢占配置的安全阀修改，第二篇描述
YARN的基本架构，第三篇强调MapReduce内存配置的完整性检查，第四篇说明内存计算公式。这些引用表明用户需要实践指导而非理论讲解。需要重点回应用户的
问题核心：1.资源抢占配置（引用[1]的
yarn-site.xml参数）2.基础资源配置（引用[4]的
yarn.node
manager.
resource.memory-mb计算）3.服务重启的必要性（引用[1]结尾的说明）用户没有提及具体CDH版本，需标注版本差异：第三篇引用提到CDH5.5+的堆内存计算规则不同，这点要特别说明。另外用户引用的安全阀配置方式比常规参数修改更底层，需强调风险性。生成相关
问题时要延伸用户可能遇到的场景：比如资源不足时的抢占行为验证、多队列配置等。
避免重复之前回答过的性能优化
问题，转而聚焦配置后的验证方法。</think>
以下是基于CDH配置
YARN Resource Manager的详细步骤及关键参数说明，结合Cloudera最佳实践：
### 一、基础资源配置步骤
1. **登录Cloudera
Manager**
访问CM Web控制台（默认端口7180），进入`集群 >
YARN服务`。
2. **配置Node
Manager内存**
- 定位参数：`
yarn.node
manager.
resource.memory-mb`
- 计算公式：`物理内存 * 80% - 系统预留`
例如：128GB内存服务器 → `128 * 0.8 = 102.4 GB`（推荐值）[^4]
3. **配置
ResourceManager调度器**
在`资源池`标签页：
```xml
<!-- 示例：容量调度器配置 -->
<property>
<name>
yarn.
resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.
hadoop.
yarn.server.
resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
</property>
```
### 二、关键优化项配置
| **配置项** | **路径** | **建议值** | **作用** |
|------------|----------|------------|----------|
| `
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb` | RM高级配置 | ≤ Node
Manager内存 | 单容器最大内存 |
| `
yarn.node
manager.vmem-pmem-ratio` | Node
Manager高级配置 | 2.1 | 虚拟内存比例 |
| `
yarn.
resourcemanager.scheduler.monitor.enable` | 安全阀 [^1] | true | 启用资源监控 |
### 三、资源抢占配置（需谨慎）
1. 在`
yarn-site.xml 安全阀`中添加：
```xml
<property>
<name>
yarn.
resourcemanager.scheduler.monitor.policies</name>
<value>org.apache.
hadoop.
yarn.server.
resourcemanager.monitor.capacity.ProportionalCapacityPreemptionPolicy</value>
</property>
```
2. **生效步骤**：
- 保存配置并部署
- **重启
YARN服务**（此操作影响线上任务）
- 验证日志：`/var/log/
yarn/
resourcemanager.log` 查看抢占策略加载状态
### 四、配置验证方法
```bash
# 检查资源池配置
curl -s http://<RM_HOST>:8088/ws/v1/cluster/scheduler
# 实时资源查看
yarn top -b | head -n 12
```
输出应显示：
```
Nodes:3 MEM: 307.2G/384G vCores:48/48
```
> **警告**：
> 1. CDH 5.5+版本需通过`mapreduce.job.heap.memory-mb.ratio`自动计算堆大小[^3]
> 2. 修改`安全阀配置`属底层操作，务必先在测试环境验证
深入探讨YARN ResourceManager的高可用性配置，包括维护集群状态信息和解决单点问题的策略。
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