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:“”

  原文链接:http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-yarn-configurations-resourcemanager-nodemanager/

Hadoop YARN配置参数剖析—RM与NM相关参数的更多相关文章

  1. hadoop之 YARN配置参数剖析—RM与NM相关参数

    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:ResourceManag ...

  2. Hadoop yarn配置参数

    参照site:http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml 我们在配置yar ...

  3. hadoop YARN配置参数剖析—MapReduce相关参数

    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 ...

  4. Hadoop YARN配置参数剖析(3)—MapReduce相关参数

    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 ...

  5. hadoop和spark相关参数的配置

    背景 MapReduce和Spark对外提供了上百个配置参数,用户可以为作业定制这些参数以更快,更稳定的运行应用程序.本文梳理了最常用的一些MapReduce和Spark配置参数. MapReduce ...

  6. Hadoop Yarn框架原理解析

    在说Hadoop Yarn的原理之前,我们先来看看Yarn是怎样出现的.在古老的Hadoop1.0中,MapReduce的JobTracker负责了太多的工作,包括资源调度,管理众多的TaskTrac ...

  7. Yarn 内存分配管理机制及相关参数配置

    上一篇hive on tez 任务报错中提到了containter内存不足,现对yarn 内存分配管理进行介绍 一.相关配置情况 关于Yarn内存分配与管理,主要涉及到了ResourceManage. ...

  8. Hadoop - YARN NodeManager 剖析

    一 概述         NodeManager是执行在单个节点上的代理,它管理Hadoop集群中单个计算节点,功能包含与ResourceManager保持通信,管理Container的生命周期.监控 ...

  9. Hadoop Yarn环境配置

    抄一个可行的Hadoop Yarn环境配置.用的官方的2.2.0版本. http://www.jdon.com/bigdata/yarn.html Hadoop 2.2新特性 将Mapreduce框架 ...

随机推荐

  1. RDD的依赖关系

    RDD的依赖关系 Rdd之间的依赖关系通过rdd中的getDependencies来进行表示, 在提交job后,会通过在DAGShuduler.submitStage-->getMissingP ...

  2. [ES6] 14. Generator -- 1. yield & next()

    Generators in ECMAscript 6 are first-class coroutines that produce encapsulated suspended execution  ...

  3. java追加文件的几种方式

    import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileOutputStream; import java.io.FileWriter; import ja ...

  4. 生成html的几种方案

    方案1: ///   <summary > ///   传入URL返回网页的html代码 ///   </summary > ///   <param   name=&q ...

  5. GIT分支管理是一门艺术

    英文原文:http://www.nvie.com/posts/a-successful-git-branching-model/ 原文作者:Vincent Driessen 本文经Linux大棚博主总 ...

  6. oc-23-static

    #import <Foundation/Foundation.h> #import "Person.h" int main(int argc, const char * ...

  7. javascript 事件相关

    1.添加事件 >基本注册方式 <button id="info">click me!</button> var span = document.get ...

  8. MySQL执行SHOW STATUS查询服务器状态状态之Handler_read_* 详解

    在MySQL里,我们一般使用SHOW STATUS查询服务器状态,语法一般来说如下: SHOW [GLOBAL | SESSION] STATUS [LIKE ‘pattern’ | WHERE ex ...

  9. 话说C语言const用法

    const在C语言中算是一个比较新的描述符,我们称之为常量修饰符,意即其所修饰 的对象为常量(immutable). 我们来分情况看语法上它该如何被使用. 1.函数体内修饰局部变量. 例: void ...

  10. 15+ tar command usages with examples – Unix/Linux--reference

    reference :http://crybit.com/tar-command-usages-with-examples/ The ‘tar’ saves many files together i ...