如何在 Yarn 中限制容器内存
在使用 Yarn（Yet Another Resource Negotiator）进行大数据处理时，合理设置每个容器的内存限制是确保集群正常运行的关键。本文将指导初学者如何实现 Yarn 容器内存限制，并详细解释操作步骤和相关代码。下面我们将首先展示整个过程的概览。
流程概览
以下是设置 Yarn 容器内存限制的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 确定内存需求 |
| 2 | 编辑 Yarn 配置文件 |
| 3 | 更新提交命令 |
| 4 | 验证设置喂正确性 |
以下是上述流程的详情。
步骤 1: 确定内存需求
在设置内存限制之前，你需要根据应用程序的需求确定每个容器需要多少内存。例如，如果你的应用程序需要 2GB 的内存，则需要确保为其分配足够的资源。
步骤 2: 编辑 Yarn 配置文件
在 Yarn 的配置文件中，你可以设置容器的内存限制。在 Hadoop 安装目录下，找到 yarn-site.xml 文件。可以使用以下命令编辑它：
nano $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml
在文件中，添加或修改以下配置项：
<configuration>
<!-- Define the maximum memory allocated for container -->
<property>
<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
<value>4096</value> <!-- 设定的最大内存限制，这里是 4GB -->
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>8192</value> <!-- 节点上可用的总内存，这里是 8GB -->
</property>
</configuration>
在这个示例中，我们将每个容器的最大内存设置为 4GB，并将节点上可用的总内存设置为 8GB。
步骤 3: 更新提交命令
在提交 Spark 或其他使用 Yarn 的作业时，可以通过命令行指定容器内存。以下是一个 Spark 提交作业的示例命令，其中指定了每个 executor 的内存：
spark-submit \
--master yarn \
--executor-memory 2G \ # 指定每个 executor 使用 2GB 内存
your-application.jar
这条命令中，--executor-memory 参数用于定义每个 executor 可以使用的内存量。在这里设置为 2GB。
步骤 4: 验证设置的正确性
最后，你需要验证你的设置是否生效。你可以使用 Yarn 的网页界面或通过命令行工具来查看当前的资源使用情况。
yarn application -list | grep RUNNING
这个命令将列出所有正在运行的应用流程及其资源使用情况。确保分配的内存是你所期望的。
制作饼状图
为了更好地理解内存分配的比例，可以采用以下饼状图把内存使用情况可视化：
pie
title Yarn 容器内存使用情况
"分配给 Executor 内存": 40
"分配给 NodeManager": 40
"其他开销": 20
流程图
为了帮助理解整个流程，以下是一个流程图来展示如何设置 Yarn 容器内存限制：
flowchart TD
A[确定内存需求] --> B[编辑 Yarn 配置文件]
B --> C[更新提交命令]
C --> D[验证设置的正确性]
结尾
通过上述步骤，你可以成功地为 Yarn 设置容器内存限制。在实际工作中，合理配置内存不仅可以提高应用程序的性能，还能有效利用集群资源。希望本文能帮助你顺利完成配置，并在实际项目中应用这些知识。若有其他问题，欢迎向我请教！
