YARN的内存和CPU配置

Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度，本文介绍如何配置YARN对内存和CPU的使用。

YARN作为一个资源调度器，应该考虑到集群里面每一台机子的计算资源，然后根据application申请的资源进行分配Container。Container是YARN里面资源分配的基本单位，具有一定的内存以及CPU资源。

在YARN集群中，平衡内存、CPU、磁盘的资源的很重要的，根据经验，每两个container使用一块磁盘以及一个CPU核的时候可以使集群的资源得到一个比较好的利用。

内存配置

关于 内存 相关的配置可以参考hortonwork公司的文档 Determine HDP Memory Configuration Settings 来配置你的集群。

YARN以及MAPREDUCE所有可用的内存资源应该要除去系统运行需要的以及其他的hadoop的一些程序，总共保留的内存=系统内存+HBASE内存。

可以参考下面的表格确定应该保留的内存：

每台机子内存系统需要的内存HBase需要的内存4GB1GB1GB8GB2GB1GB16GB2GB2GB24GB4GB4GB48GB6GB8GB64GB8GB8GB72GB8GB8GB96GB12GB16GB128GB24GB24GB255GB32GB32GB512GB64GB64GB

计算每台机子最多可以拥有多少个container，可以使用下面的公式:

containers = min (2*CORES, 1.8*DISKS, (Total available RAM) / MIN_CONTAINER_SIZE)

说明：

• CORES 为机器CPU核数
• DISKS 为机器上挂载的磁盘个数
• Total available RAM 为机器总内存
• MIN_CONTAINER_SIZE 是指container最小的容量大小，这需要根据具体情况去设置，可以参考下面的表格：

每台机子可用的RAMcontainer最小值小于4GB256MB4GB到8GB之间512MB8GB到24GB之间1024MB大于24GB2048MB

每个container的平均使用内存大小计算方式为：

RAM-per-container = max(MIN_CONTAINER_SIZE, (Total Available RAM) / containers))

通过上面的计算，YARN以及MAPREDUCE可以这样配置：

配置文件配置设置默认值计算值yarn-site.xmlyarn.nodemanager.resource.memory-mb8192 MB= containers * RAM-per-containeryarn-site.xmlyarn.scheduler.minimum-allocation-mb1024MB= RAM-per-containeryarn-site.xmlyarn.scheduler.maximum-allocation-mb8192 MB= containers * RAM-per-containeryarn-site.xml (check)yarn.app.mapreduce.am.resource.mb1536 MB= 2 * RAM-per-containeryarn-site.xml (check)yarn.app.mapreduce.am.command-opts-Xmx1024m= 0.8 * 2 * RAM-per-containermapred-site.xmlmapreduce.map.memory.mb1024 MB= RAM-per-containermapred-site.xmlmapreduce.reduce.memory.mb1024 MB= 2 * RAM-per-containermapred-site.xmlmapreduce.map.java.opts = 0.8 * RAM-per-containermapred-site.xmlmapreduce.reduce.java.opts = 0.8 * 2 * RAM-per-container

举个例子：对于128G内存、32核CPU的机器，挂载了7个磁盘，根据上面的说明，系统保留内存为24G，不适应HBase情况下，系统剩余可用内存为104G，计算containers值如下：

containers = min (2*32, 1.8* 7 , (128-24)/2) = min (64, 12.6 , 51) = 13

计算RAM-per-container值如下：

RAM-per-container = max (2, (124-24)/13) = max (2, 8) = 8

这样集群中下面的参数配置值如下：

配置文件配置设置计算值yarn-site.xmlyarn.nodemanager.resource.memory-mb= 13 * 8 =104 Gyarn-site.xmlyarn.scheduler.minimum-allocation-mb= 8Gyarn-site.xmlyarn.scheduler.maximum-allocation-mb= 13 * 8 = 104Gyarn-site.xml (check)yarn.app.mapreduce.am.resource.mb= 2 * 8=16Gyarn-site.xml (check)yarn.app.mapreduce.am.command-opts= 0.8 * 2 * 8=12.8Gmapred-site.xmlmapreduce.map.memory.mb= 8Gmapred-site.xmlmapreduce.reduce.memory.mb= 2 * 8=16Gmapred-site.xmlmapreduce.map.java.opts= 0.8 * 8=6.4Gmapred-site.xmlmapreduce.reduce.java.opts= 0.8 * 2 * 8=12.8G

你也可以使用脚本 yarn-utils.py 来计算上面的值：

python yarn-utils.py -c 32 -m 128 -d 7 -k False

返回结果如下：

 Using cores=32 memory=128GB disks=7 hbase=False Profile: cores=32 memory=106496MB reserved=24GB usableMem=104GB disks=7 Num Container=13 Container Ram=8192MB Used Ram=104GB Unused Ram=24GB yarn.scheduler.minimum-allocation-mb=8192 yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=106496 yarn.nodemanager.resource.memory-mb=106496 mapreduce.map.memory.mb=8192 mapreduce.map.java.opts=-Xmx6553m mapreduce.reduce.memory.mb=8192 mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx6553m yarn.app.mapreduce.am.resource.mb=8192 yarn.app.mapreduce.am.command-opts=-Xmx6553m mapreduce.task.io.sort.mb=3276

对应的xml配置为：

<property>    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>    <value>106496</value>  </property>  <property>    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>    <value>8192</value>  </property>  <property>    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>    <value>106496</value>  </property>  <property>    <name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mb</name>    <value>8192</value>  </property>  <property>    <name>yarn.app.mapreduce.am.command-opts</name>    <value>-Xmx6553m</value>  </property>

另外，还有一下几个参数：

• 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。
• 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。
• yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio ：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。

第一个参数的意思是当一个map任务总共分配的物理内存为8G的时候，该任务的container最多内分配的堆内存为6.4G，可以分配的虚拟内存上限为8*2.1=16.8G。另外，照这样算下去，每个节点上YARN可以启动的Map数为104/8=13个，似乎偏少了，这主要是和我们挂载的磁盘数太少了有关，人为的调整 RAM-per-container 的值为4G或者更小的一个值是否更合理呢？当然，这个要监控集群实际运行情况来决定了。

CPU配置

YARN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：

• 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。
• 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。
• yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores ：单个任务可申请的最多虚拟CPU个数，默认是32。

对于一个CPU核数较多的集群来说，上面的默认配置显然是不合适的，在我的测试集群中，4个节点每个机器CPU核数为32，可以配置为：

  <property>  <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>  <value>32</value>  </property>  <property>  <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name>  <value>128</value>  </property>

总结

根据上面的说明，我的测试集群中集群节点指标如下：

每个节点分配的物理内存、虚拟内存和CPU核数如下：

实际生产环境中，可能不会像上面那样设置，比如不会把所有节点的CPU核数都分配给Spark，需要保留一个核留给系统使用；另外，内存上限也会做些设置。

原文地址:

http://www.tuicool.com/articles/Zr6RVr