Hadoop YARN配置参数剖析(1)—RM与NM相关参数

Yarn 内存分配管理机制及相关参数配置 理解Yarn的内存管理与分配机制,对于我们搭建、部署集群,开发维护应用都是尤为重要的,对于这方面我做了一些调研供大家参考。 一、相关配置情况 关于Yarn内存分配与管理,主要涉及到了ResourceManage、ApplicationMatser、NodeManager这几个概念,相关的优化也要紧紧围绕着这几方面来开展。这里还有一个Container的概念,现在可以先把它理解为运行map/re 阅读详情
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注意,配置这些参数前,应充分理解这几个参数的含义,以防止误配给集群带来的隐患。另外,这些参数均需要在yarn-site.xml中配置。

1.    ResourceManager相关配置参数

(1) yarn.resourcemanager.address

参数解释:ResourceManager 对客户端暴露的地址。客户端通过该地址向RM提交应用程序,杀死应用程序等。

默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8032

(2) yarn.resourcemanager.scheduler.address

参数解释:ResourceManager 对ApplicationMaster暴露的访问地址。ApplicationMaster通过该地址向RM申请资源、释放资源等。

默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8030

(3) yarn.resourcemanager.resource-tracker.address

参数解释:ResourceManager 对NodeManager暴露的地址.。NodeManager通过该地址向RM汇报心跳,领取任务等。

默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8031

(4) yarn.resourcemanager.admin.address

参数解释:ResourceManager 对管理员暴露的访问地址。管理员通过该地址向RM发送管理命令等。

默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8033

(5) yarn.resourcemanager.webapp.address

参数解释:ResourceManager对外web ui地址。用户可通过该地址在浏览器中查看集群各类信息。

默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8088

(6) yarn.resourcemanager.scheduler.class

参数解释:启用的资源调度器主类。目前可用的有FIFO、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。

默认值:

org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler

(7) yarn.resourcemanager.resource-tracker.client.thread-count

参数解释:处理来自NodeManager的RPC请求的Handler数目。

默认值:50

(8) yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count

参数解释:处理来自ApplicationMaster的RPC请求的Handler数目。

默认值:50

(9) yarn.scheduler.minimum-allocation-mb/ yarn.scheduler.maximum-allocation-mb

参数解释:单个可申请的最小/最大内存资源量。比如设置为1024和3072,则运行MapRedce作业时,每个Task最少可申请1024MB内存,最多可申请3072MB内存。

默认值:1024/8192

(10) yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores / yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores

参数解释:单个可申请的最小/最大虚拟CPU个数。比如设置为1和4,则运行MapRedce作业时,每个Task最少可申请1个虚拟CPU,最多可申请4个虚拟CPU。什么是虚拟CPU,可阅读我的这篇文章:“YARN 资源调度器剖析”。

默认值:1/32

(11) yarn.resourcemanager.nodes.include-path /yarn.resourcemanager.nodes.exclude-path

参数解释:NodeManager黑白名单。如果发现若干个NodeManager存在问题,比如故障率很高,任务运行失败率高,则可以将之加入黑名单中。注意,这两个配置参数可以动态生效。(调用一个refresh命令即可)

默认值:“”

(12) yarn.resourcemanager.nodemanagers.heartbeat-interval-ms

参数解释:NodeManager心跳间隔

默认值:1000(毫秒)

2.    NodeManager相关配置参数

(1) yarn.nodemanager.resource.memory-mb

参数解释:NodeManager总的可用物理内存。注意,该参数是不可修改的,一旦设置,整个运行过程中不可动态修改。另外,该参数的默认值是8192MB,即使你的机器内存不够8192MB,YARN也会按照这些内存来使用(傻不傻?),因此,这个值通过一定要配置。不过,Apache已经正在尝试将该参数做成可动态修改的。

默认值:8192

(2) yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio

参数解释:每使用1MB物理内存,最多可用的虚拟内存数。

默认值:2.1

(3) yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores

参数解释:NodeManager总的可用虚拟CPU个数。

默认值:8

(4) yarn.nodemanager.local-dirs

参数解释:中间结果存放位置,类似于1.0中的mapred.local.dir。注意,这个参数通常会配置多个目录,已分摊磁盘IO负载。

默认值:${hadoop.tmp.dir}/nm-local-dir

(5) yarn.nodemanager.log-dirs

参数解释:日志存放地址(可配置多个目录)。

默认值:${yarn.log.dir}/userlogs

(6) yarn.nodemanager.log.retain-seconds

参数解释:NodeManager上日志最多存放时间(不启用日志聚集功能时有效)。

默认值:10800(3小时)

(7) yarn.nodemanager.aux-services

参数解释:NodeManager上运行的附属服务。需配置成mapreduce_shuffle,才可运行MapReduce程序

默认值:“”


大数据从入门到精通(超详细版)之Yarn的使用,安装与部署 Yarn是什么Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator)是 Hadoop 生态系统中的一个核心组件,用于集群资源的管理和任务调度。通过 YARN,Hadoop 可以不仅仅局限于 MapReduce,还可以支持更多计算模型和框架,提供更加灵活和高效的大规模数据处理能力。 阅读详情

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