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: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:${yarn.resourcemanager.hostname}:8088
(6) yarn.resourcemanager.scheduler.class
参数解释:启用的资源调度器主类。目前可用的有FIFO、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。
默认值:
org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler
(7) yarn.resourcemanager.resource-tracker.client.thread-count
参数解释:处理来自NodeManager的RPC请求的Handler数目。
默认值:50
(8) yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count
参数解释:处理来自ApplicationMaster的RPC请求的Handler数目。
默认值:50
(9) yarn.scheduler.minimum-allocation-mb/ yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
参数解释:单个可申请的最小/最大内存资源量。比如设置为1024和3072,则运行MapRedce作业时,每个Task最少可申请1024MB内存,最多可申请3072MB内存。
默认值:1024/8192
(10) yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores / yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores
参数解释:单个可申请的最小/最大虚拟CPU个数。比如设置为1和4,则运行MapRedce作业时,每个Task最少可申请1个虚拟CPU,最多可申请4个虚拟CPU。什么是虚拟CPU,可阅读我的这篇文章:“YARN 资源调度器剖析”。
默认值:1/32
(11) yarn.resourcemanager.nodes.include-path /yarn.resourcemanager.nodes.exclude-path
参数解释:NodeManager黑白名单。如果发现若干个NodeManager存在问题,比如故障率很高,任务运行失败率高,则可以将之加入黑名单中。注意,这两个配置参数可以动态生效。(调用一个refresh命令即可)
默认值:“”
(12) yarn.resourcemanager.nodemanagers.heartbeat-interval-ms
参数解释:NodeManager心跳间隔
默认值:1000(毫秒)
2. NodeManager相关配置参数
(1) yarn.nodemanager.resource.memory-mb
参数解释:NodeManager总的可用物理内存。注意,该参数是不可修改的,一旦设置,整个运行过程中不 可动态修改。另外,该参数的默认值是8192MB,即使你的机器内存不够8192MB,YARN也会按照这些内存来使用(傻不傻?),因此,这个值通过一 定要配置。不过,Apache已经正在尝试将该参数做成可动态修改的。
默认值:8192
(2) yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio
参数解释:在设置容器的内存限制时,虚拟内存与物理内存的比率。
默认值:2.1
(3) yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
参数解释:NodeManager总的可用虚拟CPU个数。
默认值:8
(4) yarn.nodemanager.local-dirs
参数解释:中间结果存放位置,类似于1.0中的mapred.local.dir。注意,这个参数通常会配置多个目录,已分摊磁盘IO负载。
默认值:${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:${yarn.log.dir}/userlogs
(6) yarn.nodemanager.log.retain-seconds
参数解释:NodeManager上日志最多存放时间(不启用日志聚集功能时有效)。
默认值:10800(3小时)
(7) yarn.nodemanager.aux-services
参数解释:NodeManager上运行的附属服务。需配置成mapreduce_shuffle,才可运行MapReduce程序
默认值:“”
参考:http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.4/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml
hadoop之 YARN配置参数剖析—RM与NM相关参数的更多相关文章
- Hadoop YARN配置参数剖析—RM与NM相关参数
注意,配置这些参数前,应充分理解这几个参数的含义,以防止误配给集群带来的隐患.另外,这些参数均需要在yarn-site.xml中配置. 1. ResourceManager相关配置参数 (1) ...
- hadoop集群配置方法---mapreduce应用:xml解析+wordcount详解---yarn配置项解析
注:以下链接均为近期hadoop集群搭建及mapreduce应用开发查找到的资料.使用hadoop2.6.0,其中hadoop集群配置过程下面的文章都有部分参考. hadoop集群配置方法: ---- ...
- Hadoop yarn配置参数
参照site:http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml 我们在配置yar ...
- hadoop和spark相关参数的配置
背景 MapReduce和Spark对外提供了上百个配置参数,用户可以为作业定制这些参数以更快,更稳定的运行应用程序.本文梳理了最常用的一些MapReduce和Spark配置参数. MapReduce ...
- hadoop YARN配置参数剖析—MapReduce相关参数
MapReduce相关配置参数分为两部分,分别是JobHistory Server和应用程序参数,Job History可运行在一个独立节点上,而应用程序参数则可存放在mapred-site.xml中 ...
- Hadoop YARN配置参数剖析(3)—MapReduce相关参数
MapReduce相关配置参数分为两部分,分别是JobHistory Server和应用程序参数,Job History可运行在一个独立节点上,而应用程序参数则可存放在mapred-site.xml中 ...
- Hadoop、Yarn和vcpu资源的配置
转载自:https://www.cnblogs.com/S-tec-songjian/p/5740691.html Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度(默认只支持内存,如果想进 ...
- Yarn 内存分配管理机制及相关参数配置
上一篇hive on tez 任务报错中提到了containter内存不足,现对yarn 内存分配管理进行介绍 一.相关配置情况 关于Yarn内存分配与管理,主要涉及到了ResourceManage. ...
- cdh版本的hadoop安装及配置(伪分布式模式) MapReduce配置 yarn配置
安装hadoop需要jdk依赖,我这里是用jdk8 jdk版本:jdk1.8.0_151 hadoop版本:hadoop-2.5.0-cdh5.3.6 hadoop下载地址:链接:https://pa ...
随机推荐
- bzoj1605 / P2905 [USACO08OPEN]农场危机Crisis on the Farm
P2905 [USACO08OPEN]农场危机Crisis on the Farm 发现总步数$k<=30$,考虑用$k$瞎搞 设$f[u][i][j]$表示已经吹$u$次哨,全体奶牛向右走$i ...
- Python3.x:os._exit(), sys.exit(), exit() 的区别
Python3.x:os._exit(), sys.exit(), exit() 的区别 一.sys.exit() 说明:退出程序引发SystemExit异常, 可以捕获异常执行些清理工作.一般主程序 ...
- Python3.x:bs4解析html基础用法
Python3.x:bs4解析html基础用法 代码: import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import re url = r'ht ...
- 使用索贝尔(Sobel)进行梯度运算时的数学意义和代码实现研究
对于做图像处理的工程师来说,Sobel非常熟悉且常用.但是当我们需要使用Sobel进行梯度运算,且希望得到“数学结果”(作为下一步运算的基础)而不是“图片效果”的时候,就必须深入了解Sobel的知识原 ...
- 20145311 《Java程序设计》第六周学习总结
20145311 <Java程序设计>第六周学习总结 教材学习内容总结 第十章(Input&&Output) 10.1InputStream OutputStream 10 ...
- HDU 2680 Choose the best route(多起点单终点最短路问题)题解
题意:小A要乘车到s车站,他有w个起始车站可选,问最短时间. 思路:用Floyd超时,Dijkstra遍历,但是也超时.仔细看看你会发现这道题目好像是多源点单终点问题,终点已经确定,那么我们可以直接转 ...
- Python学习札记(二十二) 函数式编程3 filter & SyntaxError: unexpected EOF while parsing
参考: filter Problem SyntaxError: unexpected EOF while parsing 遇到该语法错误,一般是由于 括号不匹配 问题. Note 1.filter 用 ...
- 为CentOS 7配置静态IP地址及遇到的问题解决策略
为CentOS 7配置静态IP地址及遇到的问题解决策略 1. 为CentOS 7配置静态IP地址的两种方法 (原文地址:http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/10 ...
- 用 profvis 进行性能分析
Rprof( ) 函数提供了有用的信息帮助我们找到代码瓶颈,进而提升代码性能.RStudio 也发布了一个增强版的分析工具 profvis( ),它还提供了用于分析 R 代码的交互式可视化功能(htt ...
- 雷林鹏分享:Ruby CGI 编程
Ruby CGI 编程 Ruby 是一门通用的语言,不仅仅是一门应用于WEB开发的语言,但 Ruby 在WEB应用及WEB工具中的开发是最常见的. 使用Ruby您不仅可以编写自己的SMTP服务器,FT ...