YARN和MapReduce的内存优化配置详解

YARN和MapReduce的内存优化配置详解

在大数据处理领域，YARN（Yet Another Resource Negotiator）和MapReduce是两个核心组件。YARN负责资源管理和调度，而MapReduce则负责数据处理。如何合理配置它们的内存使用，对于提升集群性能至关重要。本文将详细介绍YARN和MapReduce的内存优化配置方法，帮助读者更好地理解和应用这些技术。

在Hadoop2.x中, YARN负责管理MapReduce中的资源(内存, CPU等)并且将其打包成Container。
使之专注于其擅长的数据处理任务, 将无需考虑资源调度. 如下图所示

YARN会管理集群中所有机器的可用计算资源. 基于这些资源YARN会调度应用(比如MapReduce)发来的资源请求, 然后YARN会通过分配Co
ntainer来给每个应用提供处理能力, Container是YARN中处理能力的基本单元, 是对内存, CPU等的封装.

目前我这里的服务器情况：6台slave，每台：32G内存，2*6核CPU。

由于hadoop 1.x存在JobTracker和TaskTracker，资源管理有它们实现，在执行mapreduce作业时，资源分为map task和reduce task。
所有存在下面两个参数分别设置每个TaskTracker可以运行的任务数：

• mapred.tasktracker.map.tasks.maximum

• 6

• mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum

• 4

• 一个task tracker最多可以同时运行的reduce任务数量

但是在hadoop 2.x中，引入了Yarn架构做资源管理，在每个节点上面运行NodeManager负责节点资源的分配，而slot也不再像1.x那样区分Map slot和Reduce slot。在Yarn上面Container是资源的分配的最小单元。

Yarn集群的内存分配配置在yarn-site.xml文件中配置：

• yarn.nodemanager.resource.memory-mb

• 22528

• 每个节点可用内存,单位MB

• yarn.scheduler.minimum-allocation-mb

• 1500

• 单个任务可申请最少内存，默认1024MB

• yarn.scheduler.maximum-allocation-mb

• 16384

• 单个任务可申请大内存，默认8192MB

由于我Yarn集群还需要跑Spark的任务，而Spark的Worker内存相对需要大些，所以需要调大单个任务的大内存（默认为8G）。

而Mapreduce的任务的内存配置：

• mapreduce.map.memory.mb

• 1500

• 每个Map任务的物理内存限制

• mapreduce.reduce.memory.mb

• 3000

• 每个Reduce任务的物理内存限制

• mapreduce.map.java.opts

• -Xmx1200m

• mapreduce.reduce.java.opts

• -Xmx2600m

mapreduce.map.memory.mb：每个map任务的内存，应该是大于或者等于Container的最小内存。
按照上面的配置：每个slave可以运行map的数据<= 22528/1500,reduce任务的数量<=22528/3000 。

mapreduce.map.memory.mb >mapreduce.map.java.opts
mapreduce.reduce.memory.mb >mapreduce.reduce.java.opts

mapreduce.map.java.opts / mapreduce.map.memory.mb
=0.700.80
mapreduce.reduce.java.opts / mapreduce.reduce.memory.mb
=0.700.80

在yarn container这种模式下，JVM进程跑在container中，mapreduce.{map|reduce}.java.opts 能够通过Xmx设置JVM大的heap的使用，
一般设置为0.75倍的memory.mb，

则预留些空间会存储java,scala code等。

到此，相信大家对“YARN和MapReduce的内存优化怎么配置”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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