要保证spark on yarn的稳定性,避免报错,就必须保证正确的配置,尤其是yarn-site.xml。

首先来理解一下yarn-site.xml各个参数的意义(引自董的博客

注:下面<value>...</value>中的hadoop001都是我为${yarn.resourcemanager.hostname}自定义的名字

ResourceManager相关配置参数
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>hadoop001:8032</value>
</property>
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

<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>hadoop001:8030</value>
</property>
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

<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>hadoop001:8088</value>
</property>
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

<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>hadoop001:8031</value>
</property>
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

<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>hadoop001:8033</value>
</property>
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

<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
</property>
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

还有:
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

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

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

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

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:“”

yarn.resourcemanager.nodemanagers.heartbeat-interval-ms
参数解释:NodeManager心跳间隔
默认值:1000(毫秒)

NodeManager相关配置参数
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
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:“”

<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>

<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
<description>Whether to enable log aggregation</description>
</property>
还有
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

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

yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
参数解释:NodeManager总的可用虚拟CPU个数。
默认值:8

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

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

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)

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