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
4GB	1GB	1GB
8GB	2GB	1GB
16GB	2GB	2GB
24GB	4GB	4GB
48GB	6GB	8GB
64GB	8GB	8GB
72GB	8GB	8GB
96GB	12GB	16GB
128GB	24GB	24GB
255GB	32GB	32GB
512GB	64GB	64GB

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RAM	container最小值
小于4GB	256MB
4GB到8GB之间	512MB
8GB到24GB之间	1024MB
大于24GB	2048MB

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.xml	yarn.nodemanager.resource.memory-mb	8192 MB	= containers * RAM-per-container
yarn-site.xml	yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	1024MB	= RAM-per-container
yarn-site.xml	yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	8192 MB	= containers * RAM-per-container
yarn-site.xml (check)	yarn.app.mapreduce.am.resource.mb	1536 MB	= 2 * RAM-per-container
yarn-site.xml (check)	yarn.app.mapreduce.am.command-opts	-Xmx1024m	= 0.8 * 2 * RAM-per-container
mapred-site.xml	mapreduce.map.memory.mb	1024 MB	= RAM-per-container
mapred-site.xml	mapreduce.reduce.memory.mb	1024 MB	= 2 * RAM-per-container
mapred-site.xml	mapreduce.map.java.opts		= 0.8 * RAM-per-container
mapred-site.xml	mapreduce.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

你也可以使用脚本yarn-utils.py来计算上面的值：

#!/usr/bin/env python
import optparse
from pprint import pprint import logging import sys import math import ast ''' Reserved for OS + DN + NM, Map: Memory => Reservation ''' reservedStack = { 4:1, 8:2, 16:2, 24:4, 48:6, 64:8, 72:8, 96:12, 128:24, 256:32, 512:64} ''' Reserved for HBase. Map: Memory => Reservation ''' reservedHBase = {4:1, 8:1, 16:2, 24:4, 48:8, 64:8, 72:8, 96:16, 128:24, 256:32, 512:64} GB = 1024 def getMinContainerSize(memory): if (memory <= 4): return 256 elif (memory <= 8): return 512 elif (memory <= 24): return 1024 else: return 2048 pass def getReservedStackMemory(memory): if (reservedStack.has_key(memory)): return reservedStack[memory] if (memory <= 4): ret = 1 elif (memory >= 512): ret = 64 else: ret = 1 return ret def getReservedHBaseMem(memory): if (reservedHBase.has_key(memory)): return reservedHBase[memory] if (memory <= 4): ret = 1 elif (memory >= 512): ret = 64 else: ret = 2 return ret def main(): log = logging.getLogger(__name__) out_hdlr = logging.StreamHandler(

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