YARN and MapReduce的【內存】優化配置詳解

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在Hadoop2.x中, YARN負責管理MapReduce中的資源(內存, CPU等)並且將其打包成Container。
使之專注於其擅長的數據處理任務, 將無需考慮資源調度. 如下圖所示    
         
YARN會管理集羣中所有機器的可用計算資源. 基於這些資源YARN會調度應用(比如MapReduce)發來的資源請求, 然後YARN會通過分配Co
ntainer來給每個應用提供處理能力, Container是YARN中處理能力的基本單元, 是對內存, CPU等的封裝. 

目前我這裏的服務器情況：6臺slave，每臺：32G內存，2*6核CPU。

由於hadoop 1.x存在JobTracker和TaskTracker，資源管理有它們實現，在執行mapreduce作業時，資源分爲map task和reduce task。
所有存在下面兩個參數分別設置每個TaskTracker可以運行的任務數：

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<property>
        <name>mapred.tasktracker.map.tasks.maximum</name>
        <value>6</value>
        <description><![CDATA[CPU數量=服務器CPU總核數 / 每個CPU的核數；服務器CPU總核數 = more /proc/cpuinfo | grep 'processor' | wc -l；每個CPU的核數 = more /proc/cpui nfo | grep 'cpu cores']]></description>
</property>
<property>
        <name>mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum</name>
        <value>4</value>
        <description>一個task tracker最多可以同時運行的reduce任務數量</description>
</property>

 

但是在hadoop 2.x中，引入了Yarn架構做資源管理，在每個節點上面運行NodeManager負責節點資源的分配，而slot也不再像1.x那樣區分Map slot和Reduce slot。在Yarn上面Container是資源的分配的最小單元。

Yarn集羣的內存分配配置在yarn-site.xml文件中配置：

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<property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>22528</value>
        <discription>每個節點可用內存,單位MB</discription>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
        <value>1500</value>
        <discription>單個任務可申請最少內存，默認1024MB</discription>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
        <value>16384</value>
        <discription>單個任務可申請最大內存，默認8192MB</discription>
    </property>

 

由於我Yarn集羣還需要跑Spark的任務，而Spark的Worker內存相對需要大些，所以需要調大單個任務的最大內存（默認爲8G）。

而Mapreduce的任務的內存配置：

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<property>
        <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
        <value>1500</value>
        <description>每個Map任務的物理內存限制</description>
    </property>

    <property>
        <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
        <value>3000</value>
        <description>每個Reduce任務的物理內存限制</description>
    </property>

    <property>
        <name>mapreduce.map.java.opts</name>
        <value>-Xmx1200m</value>
    </property>

    <property>
        <name>mapreduce.reduce.java.opts</name>
        <value>-Xmx2600m</value>
    </property>

mapreduce.map.memory.mb：每個map任務的內存，應該是大於或者等於Container的最小內存。 
按照上面的配置：每個slave可以運行map的數據<= 22528/1500,reduce任務的數量<=22528/3000  。

mapreduce.map.memory.mb >mapreduce.map.java.opts
mapreduce.reduce.memory.mb >mapreduce.reduce.java.opts

mapreduce.map.java.opts / mapreduce.map.memory.mb
=0.70~0.80
mapreduce.reduce.java.opts / mapreduce.reduce.memory.mb
=0.70~0.80

在yarn container這種模式下，JVM進程跑在container中，mapreduce.{map|reduce}.java.opts 能夠通過Xmx設置JVM最大的heap的使用，
一般設置爲0.75倍的memory.mb，

則預留些空間會存儲java,scala code等。

來自若澤大數據交流羣