Hadoop Yarn内存使用优化配置
第一部分Hadoop Yarn內存使用優化配置
? ??在Hadoop2.0中, YARN負責管理MapReduce中的資源(內存, CPU等)并且將其打包成Container.?這樣可以精簡MapReduce,?使之專注于其擅長的數據處理任務,?將無需考慮資源調度。
? ??YARN會管理集群中所有機器的可用計算資源.?基于這些資源YARN會調度應用(比如MapReduce)發來的資源請求,?然后YARN會通過分配Container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。
? ??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，在Yarn上面Container是資源的分配的最小單元。
? ? Yarn集群的內存分配配置在yarn-site.xml文件中配置：
? ??而Mapreduce的任務的內存配置：
? ??其中mapreduce.map.memory.mb配置每個map任務的內存，應該是大于或者等于Container的最小內存。??
? ??按照上面的配置：每個slave可以運行map的數據<=?yarn.nodemanager.resource.memory-mb/mapreduce.map.memory.mb
，reduce任務的數量<=yarn.nodemanager.resource.memory-mb/mapreduce.reduce.memory.mb
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第二部分Hadoop YARN配置參數剖析
一、RM與NM相關參數（yarn-site.xml）
1、ResourceManager相關配置參數
（1）yarn.resourcemanager.address
參數解釋：ResourceManager?對客戶端暴露的地址。客戶端通過該地址向RM提交應用程序，殺死應用程序等。
默認值：${yarn.resourcemanager.hostname}:8032
（2）yarn.resourcemanager.scheduler.address
參數解釋：ResourceManager?對ApplicationMaster暴露的訪問地址。ApplicationMaster通過該地址向RM申請資源、釋放資源等。
默認值：${yarn.resourcemanager.hostname}:8030
（3）yarn.resourcemanager.resource-tracker.address
參數解釋：ResourceManager?對NodeManager暴露的地址.。NodeManager通過該地址向RM匯報心跳，領取任務等。
默認值：${yarn.resourcemanager.hostname}:8031
（4）yarn.resourcemanager.admin.address
參數解釋：ResourceManager?對管理員暴露的訪問地址。管理員通過該地址向RM發送管理命令等。
默認值：${yarn.resourcemanager.hostname}:8033
（5）yarn.resourcemanager.webapp.address
參數解釋：ResourceManager對外web ui地址。用戶可通過該地址在瀏覽器中查看集群各類信息。
默認值：${yarn.resourcemanager.hostname}:8088
（6）yarn.resourcemanager.scheduler.class
參數解釋：啟用的資源調度器主類。目前可用的有FIFO、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。
默認值：org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler
（7）yarn.resourcemanager.resource-tracker.client.thread-count
參數解釋：處理來自NodeManager的RPC請求的Handler數目。
默認值：50
（8）yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count
參數解釋：處理來自ApplicationMaster的RPC請求的Handler數目。
默認值：50
（9）yarn.scheduler.minimum-allocation-mb/yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
參數解釋：單個可申請的最小/最大內存資源量。比如設置為1024和3072，則運行MapRedce作業時，每個Task最少可申請1024MB內存，最多可申請3072MB內存。
默認值：1024/8192
（10）yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores/yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores
參數解釋：單個可申請的最小/最大虛擬CPU個數。比如設置為1和4，則運行MapRedce作業時，每個Task最少可申請1個虛擬CPU，最多可申請4個虛擬CPU。什么是虛擬CPU，可閱讀我的這篇文章：“YARN?資源調度器剖析”。
默認值：1/32
（11）yarn.resourcemanager.nodes.include-path?/yarn.resourcemanager.nodes.exclude-path
參數解釋：NodeManager黑白名單。如果發現若干個NodeManager存在問題，比如故障率很高，任務運行失敗率高，則可以將之加入黑名單中。注意，這兩個配置參數可以動態生效。（調用一個refresh命令即可）
默認值：“”
（12）yarn.resourcemanager.nodemanagers.heartbeat-interval-ms
參數解釋：NodeManager心跳間隔
默認值：1000（毫秒）
2、NodeManager相關配置參數
（1）yarn.nodemanager.resource.memory-mb
參數解釋：NodeManager總的可用物理內存。注意，該參數是不可修改的，一旦設置，整個運行過程中不可動態修改。另外，該參數的默認值是8192MB，即使你的機器內存不夠8192MB，YARN也會按照這些內存來使用（傻不傻？），因此，這個值通過一定要配置。不過，Apache已經正在嘗試將該參數做成可動態修改的。
默認值：8192
（2）yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio
參數解釋：每使用1MB物理內存，最多可用的虛擬內存數。
默認值：2.1
（3）yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
參數解釋：NodeManager總的可用虛擬CPU個數。
默認值：8
（4）yarn.nodemanager.local-dirs
參數解釋：中間結果存放位置，類似于1.0中的mapred.local.dir。注意，這個參數通常會配置多個目錄，已分攤磁盤IO負載。
默認值：${hadoop.tmp.dir}/nm-local-dir
（5）yarn.nodemanager.log-dirs
參數解釋：日志存放地址（可配置多個目錄）。
默認值：${yarn.log.dir}/userlogs
（6）yarn.nodemanager.log.retain-seconds
參數解釋：NodeManager上日志最多存放時間（不啟用日志聚集功能時有效）。
默認值：10800（3小時）
（7）yarn.nodemanager.aux-services
參數解釋：NodeManager上運行的附屬服務。需配置成mapreduce_shuffle，才可運行MapReduce程序
默認值：“”
二、權限與日志聚集相關參數（yarn-site.xml）
1、權限相關配置參數
? ??這里的權限由三部分組成，分別是：（1）管理員和普通用戶如何區分（2）服務級別的權限，比如哪些用戶可以向集群提交ResourceManager提交應用程序，（3）隊列級別的權限，比如哪些用戶可以向隊列A提交作業等。
? ??管理員列表由參數yarn.admin.acl指定。
? ??服務級別的權限是通過配置hadoop-policy.xml實現的，這個與Hadoop 1.0類似。
? ??隊列級別的權限是由對應的資源調度器內部配置的，比如Fair Scheduler或者Capacity Scheduler等，具體見后面。
2、日志聚集相關配置參數
? ??日志聚集是YARN提供的日志中央化管理功能，它能將運行完成的Container/任務日志上傳到HDFS上，從而減輕NodeManager負載，且提供一個中央化存儲和分析機制。默認情況下，Container/任務日志存在在各個NodeManager上，如果啟用日志聚集功能需要額外的配置。
（1）yarn.log-aggregation-enable
參數解釋：是否啟用日志聚集功能。
默認值：false
（2）yarn.log-aggregation.retain-seconds
參數解釋：在HDFS上聚集的日志最多保存多長時間。
默認值：-1
（3）yarn.log-aggregation.retain-check-interval-seconds
參數解釋：多長時間檢查一次日志，并將滿足條件的刪除，如果是0或者負數，則為上一個值的1/10。
默認值：-1
（4）yarn.nodemanager.remote-app-log-dir
參數解釋：當應用程序運行結束后，日志被轉移到的HDFS目錄（啟用日志聚集功能時有效）。
默認值：/tmp/logs
（5）yarn.log-aggregation.retain-seconds
參數解釋：遠程日志目錄子目錄名稱（啟用日志聚集功能時有效）。
默認值：日志將被轉移到目錄yarn.nodemanager.remote?app?log?dir/{user}/${thisParam}下
三、MapReduce相關參數（mapred-site.xml）
? ? MapReduce相關配置參數分為兩部分，分別是JobHistory Server和應用程序參數，Job History可運行在一個獨立節點上，而應用程序參數則可存放在mapred-site.xml中作為默認參數，也可以在提交應用程序時單獨指定，注意，如果用戶指定了參數，將覆蓋掉默認參數。
? ??以下這些參數全部在mapred-site.xml中設置。
1、MapReduce JobHistory相關配置參數
? ??在JobHistory所在節點的mapred-site.xml中配置。
（1）mapreduce.jobhistory.address
參數解釋：MapReduce JobHistory Server地址。
默認值：?0.0.0.0:10020
（2）mapreduce.jobhistory.webapp.address
參數解釋：MapReduce JobHistory Server Web UI地址。
默認值：?0.0.0.0:19888
（3）mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir
參數解釋：MapReduce作業產生的日志存放位置。
默認值：?/mr-history/tmp
（4）mapreduce.jobhistory.done-dir
參數解釋：MR JobHistory Server管理的日志的存放位置。
默認值：?/mr-history/done
2、MapReduce作業配置參數
? ??可在客戶端的mapred-site.xml中配置，作為MapReduce作業的缺省配置參數。也可以在作業提交時，個性化指定這些參數。
| 參數名稱 | 缺省值 | 說明 |
| mapreduce.job.name | | 作業名稱 |
| mapreduce.job.priority | NORMAL | 作業優先級 |
| yarn.app.mapreduce.am.resource.mb | 1536 | MR ApplicationMaster占用的內存量 |
| yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores | 1 | MR ApplicationMaster占用的虛擬CPU個數 |
| mapreduce.am.max-attempts | 2 | MR ApplicationMaster最大失敗嘗試次數 |
| mapreduce.map.memory.mb | 1024 | 每個Map Task需要的內存量 |
| mapreduce.map.cpu.vcores | 1 | 每個Map Task需要的虛擬CPU個數 |
| mapreduce.map.maxattempts | 4 | Map Task最大失敗嘗試次數 |
| mapreduce.reduce.memory.mb | 1024 | 每個Reduce Task需要的內存量 |
| mapreduce.reduce.cpu.vcores | 1 | 每個Reduce Task需要的虛擬CPU個數 |
| mapreduce.reduce.maxattempts | 4 | Reduce Task最大失敗嘗試次數 |
| mapreduce.map.speculative | false | 是否對Map Task啟用推測執行機制 |
| mapreduce.reduce.speculative | false | 是否對Reduce Task啟用推測執行機制 |
| mapreduce.job.queuename | default | 作業提交到的隊列 |
| mapreduce.task.io.sort.mb | 100 | 任務內部排序緩沖區大小 |
| mapreduce.map.sort.spill.percent | 0.8 | Map階段溢寫文件的閾值（排序緩沖區大小的百分比） |
| mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies | 5 | Reduce Task啟動的并發拷貝數據的線程數目 |
? ??注意，MRv2重新命名了MRv1中的所有配置參數，但兼容MRv1中的舊參數，只不過會打印一條警告日志提示用戶參數過期。MapReduce新舊參數對照表可參考Java類org.apache.hadoop.mapreduce.util.ConfigUtil，舉例如下：
| 過期參數名 | 新參數名 |
| mapred.job.name | mapreduce.job.name |
| mapred.job.priority | mapreduce.job.priority |
| mapred.job.queue.name | mapreduce.job.queuename |
| mapred.map.tasks.speculative.execution | mapreduce.map.speculative |
| mapred.reduce.tasks.speculative.execution | mapreduce.reduce.speculative |
| io.sort.factor | mapreduce.task.io.sort.factor |
| io.sort.mb | mapreduce.task.io.sort.mb |
四、Fair Scheduler相關參數
? ??參考：http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-yarn-configurations-fair-scheduler/
五、Capacity Scheduler相關參數
? ? Capacity Scheduler是YARN中默認的資源調度器。
? ??參考：http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-yarn-configurations-capacity-scheduler/
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的Hadoop Yarn内存使用优化配置的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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