Hadoop学习17--yarn配置篇-内存管理

这篇文章来自于：董的博客，记录备查

内存管理，主要是管理nodemanager上的物理内存和虚拟内存。

YARN允许用户配置每个节点上可用的物理内存资源，注意，这里是“可用的”，因为一个节点上的内存会被若干个服务共享，比如一部分给YARN，一部分给HDFS，一部分给HBase等，YARN配置的只是自己可以使用的，配置参数如下：

（1）yarn.nodemanager.resource.memory-mb

表示该节点上YARN可使用的物理内存总量，默认是8192（MB），注意，如果你的节点内存资源不够8GB，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理内存总量。

（2）yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio

任务每使用1MB物理内存，最多可使用虚拟内存量，默认是2.1。

（3） yarn.nodemanager.pmem-check-enabled

是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true。

（4） yarn.nodemanager.vmem-check-enabled

是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true。

（5）yarn.scheduler.minimum-allocation-mb

单个任务可申请的最少物理内存量，默认是1024（MB），如果一个任务申请的物理内存量少于该值，则该对应的值改为这个数。

（6）yarn.scheduler.maximum-allocation-mb

单个任务可申请的最多物理内存量，默认是8192（MB）。

默认情况下，YARN采用了线程监控的方法判断任务是否超量使用内存，一旦发现超量，则直接将其杀死。由于Cgroups对内存的控制缺乏灵活性（即任务任何时刻不能超过内存上限，如果超过，则直接将其杀死或者报OOM），而Java进程在创建瞬间内存将翻倍，之后骤降到正常值，这种情况下，采用线程监控的方式更加灵活（当发现进程树内存瞬间翻倍超过设定值时，可认为是正常现象，不会将任务杀死），因此YARN未提供Cgroups内存隔离机制。

原文地址：http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-yarn-memory-cpu-scheduling/