yarn-内存相关基本参数设置(转)

来源:互联网 发布:淘宝客怎么打推广 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 00:49
【YARN中内存资源的调度和隔离】


基于以上考虑,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。


【YARN中CPU资源的调度和隔离】
在YARN中,CPU资源的组织方式仍在探索中,目前(2.2.0版本)只是一个初步的,非常粗粒度的实现方式,更细粒度的CPU划分方式已经提出来了,正在完善和实现中。
目前的CPU被划分成虚拟CPU(CPU virtual Core),这里的虚拟CPU是YARN自己引入的概念,初衷是,考虑到不同节点的CPU性能可能不同,每个CPU具有的计算能力也是不一样的,比如某个物理CPU的计算能力可能是另外一个物理CPU的2倍,这时候,你可以通过为第一个物理CPU多配置几个虚拟CPU弥补这种差异。用户提交作业时,可以指定每个任务需要的虚拟CPU个数。在YARN中,CPU相关配置参数如下:


(1)yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
表示该节点上YARN可使用的虚拟CPU个数,默认是8,注意,目前推荐将该值设值为与物理CPU核数数目相同。如果你的节点CPU核数不够8个,则需要调减小这个值,而YARN不会智能的探测节点的物理CPU总数。


(2) yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores
单个任务可申请的最小虚拟CPU个数,默认是1,如果一个任务申请的CPU个数少于该数,则该对应的值改为这个数。


(3)yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores
单个任务可申请的最多虚拟CPU个数,默认是32。
默认情况下,YARN是不会对CPU资源进行调度的,你需要配置相应的资源调度器让你支持,具体可参考我的这两篇文章:
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