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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.schedule

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ma

Hadoop jira链接：https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-3所属范围（新特性、改进、优化或Bug）：新特性修复版本：2.0.3-alpha及以上版本所属分支（Common、HDFS、YARN或MapReduce）：YARN涉及模块：nodemanager英文标题：“Add support for CPU isolation

cgroup控制cpu,/proc/mounts下有一个/sys/fs/cgroup/cpu配置路径,此部分是cgroup用来控制cpu隔离的路径配置。在/sys/fs/cgroup/cpu下添加子路径hadoop-yarn，这个路径是yarn用来控制cpu的隔离的根路径   通过yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.hiera

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.    权限相关配置参数这里的权限由三部分组成，分别是：（1）管理员和普通用户如何区分 （2）服务级别的权限，比如哪些用户可以向集群提交ResourceManager提交应用程序，（3）队列级别的权限，比如哪些用户可以向队列A提交作业等。

Capacity Scheduler是YARN中默认的资源调度器。想要了解Capacity Scheduler是什么，可阅读我的这篇文章“Hadoop Capacity Scheduler分析”。在Capacity Scheduler的配置文件中，队列queueX的参数Y的配置名称为yarn.scheduler.capacity.queueX.Y，为了简单起见，我们记为Y，则每个队

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

MapReduce相关配置参数分为两部分，分别是JobHistory Server和应用程序参数，Job History可运行在一个独立节点上，而应用程序参数则可存放在mapred-site.xml中作为默认参数，也可以在提交应用程序时单独指定，注意，如果用户指定了参数，将覆盖掉默认参数。以下这些参数全部在mapred-site.xml中设置。1.    MapReduce Job

首先在yarn-site.xml中，将配置参数yarn.resourcemanager.scheduler.class设置为org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler。Fair Scheduler的配置选项包括两部分，其中一部分在yarn-site.xml中，主要用于配置调度器级别的参

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。ResourceM

在YARN中，资源调度器（ResourceScheduler）是一个非常核心的部件，它负责将各个节点上的资源封装成container，并按照一定的约束条件（按队列分配，每个队列有一定的资源分配上限等）分配给各个application。（注意：本文分析基于hadoop-2.0.3-alpha）YARN的资源管理器实际上是一个事件处理器，它需要处理来自外部的6种SchedulerEve

介绍众所周知，YARN可扩展到数千个节点。 YARN的可伸缩性由Resource Manager确定，并且与节点数，活跃的应用程序，活跃的容器和心跳频率成比例。降低心跳可以提高可扩展性，但对利用率有害。本文档描述了一种基于联邦（federation）的方法，通过联合多个YARN子集，将单个YARN集群扩展到数万个节点。所提出的方法是将大的（10-100k节点）集群划分为称为子集群的较小单元，每...