更改 YARN 的内存配置

引言

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Apache Hadoop 的核心组成部分，负责集群资源的管理和调度。YARN 的高效运作依赖于合理的资源分配，尤其是内存配置。本篇文章将探讨如何更改 YARN 的内存配置，以优化应用程序的执行效率。我们将提供一些代码示例，并通过实际演示了解这些参数的作用。

YARN 内存配置概述

在 YARN 中，内存配置主要涉及以下几个关键参数：

  1. yarn.nodemanager.resource.memory-mb：每个 NodeManager 可以使用的最大内存量（以 MB 为单位）。
  2. yarn.scheduler.maximum-allocation-mb：YARN 调度器所能分配给单一容器的最大内存量。
  3. yarn.nodemanager.container-executor.class：配置 NodeManager 使用的容器执行程序。
  4. yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores：每个 NodeManager 可用的 CPU 核心数。

在更改这些参数时，需要根据集群的实际情况和应用的需求进行合理的设计。正确配置 YARN 内存将带来更快的作业执行和更高的资源利用率。

更改 YARN 内存配置

1. 修改配置文件

YARN 的配置文件通常位于集群的 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 目录下，主要的配置文件包括 yarn-site.xml 和 mapred-site.xml。

打开 yarn-site.xml 文件:

vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml

在文件中添加或修改以下参数：

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>8192</value> <!-- 修改为 NodeManager 可用的最大内存量，自定义可根据实际情况调整 -->
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
        <value>4096</value> <!-- 单个容器的最大内存量 -->
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
        <value>4</value> <!-- 配置 NodeManager 可用的 CPU 核心数 -->
    </property>
</configuration>

2. 保存并应用更改

文件修改完成后，保存并关闭该文件。为了使新的配置生效，您需要重启 YARN 服务。可以使用以下命令重启集群服务：

$HADOOP_HOME/sbin/stop-yarn.sh
$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh

3. 监控和调整

调整完参数后，使用 YARN 的 Web UI 监控集群的资源使用情况。从地址 http://<ResourceManager_IP>:8088 访问 YARN 的 Web 界面，检查内存和 CPU 的使用情况，确保配置合理并根据需要进行进一步优化。

示例：优化内存配置

以下是一个真实场景中的示例。假设我们的集群有 5 个节点，每个节点的物理内存为 16GB，您想系统地分配内存给 YARN。根据勘测，假设您想要为每个容器保留 4GB 的内存。

1. 计算配置

  • 每个 NodeManager 可用内存为 16GB。
  • NodeManager 会分配给每个容器 4GB 的内存。
  • 另加上备用和必要的系统内存，我们决定每个 NodeManager 可分配 12GB 给容器。

根据以上信息，您需要将以下参数设置为：

  • yarn.nodemanager.resource.memory-mb = 12000
  • yarn.scheduler.maximum-allocation-mb = 4096

2. 更新配置文件

更新 yarn-site.xml，如前所示进行相应的参数更改。完成后，重启 YARN 服务。

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>12000</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
        <value>4096</value>
    </property>
</configuration>

3. 监控和动态调整

在新的配置应用后，保持监控，检查是否达到预期效果。根据作业运行情况和性能指标进一步调整 YARN 的内存配置。

结论

正确配置 YARN 的内存参数对于提升 Hadoop 集群的性能至关重要。通过合理设置 yarn.nodemanager.resource.memory-mb 和 yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 等参数，可以有效提升资源利用率和作业执行效率。进行完配置调整后，务必通过监控工具观察实时数据，以便进行动态调整。

希望本文能帮助您更好地理解和配置 YARN 内存，提高集群性能和资源利用率。如需进一步探讨或有其他问题，请随时联系。