一、 默认情况

默认情况下，每个NdeManager自己的资源是在yarn-site.xml中配置的。如下面的配置时32个cpu cores，100G内存。现在集群中服务器cpu的线程数有32,40,48等几类。

<property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
        <value>32</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>102400</value>
        <!--<value>126976</value>-->
    </property>

以32来计算，如果我们的MapReduce作业的每个Mapper任务占用<1 cores,2GB>、每个Reduce<1 cores,4GB>来计算。当一个大的MapReduce任务提交的时候（如10万个Mapper，5000个 Reducer），由于现在配置Mapper任务都运行结束，再运行Reducer任务。当任务提交时，在一台计算机上回运行32个Mapper任务（因为任务大，并且这台服务器上有空闲资源，所以会分配）。
由于服务器的性能在长时间运行之后性能变的不一致，并且这些任务都是IO密集型的，而我们的服务器只有7块硬盘。会变成同时有32个程序同时读写本地硬盘（这还不包括32个程序的log输出，还有拷贝运行程序的本地化，Reducer程序的并发远程读后写本地硬盘等）。随着时间的推移，本地硬盘的碎片化。有些服务器运行10几个程序就会导致可用CPU 为0，Load值非常高（大于cpu核心的两倍）。但是资源调度器还是往这台服务器上分配任务，因为CPU和内存还有空闲呢。导致以下结果：
1. 本来正常几十秒结束的MapReduce程序超过10分钟还没有运行完。
2. 对于A ppMaster来说，网络接收到的一些事件不能快速处理，导致事件堆积，如已经结束的任务，由于没有处理这个事件，推测执行程序会认为没有结束，而再在其他服务器上重复调度。
3. 对于Spark来说，由于框架开启的线程较多，不能有效处理导致各种问题。因为所有的异步操作都是要求在规定的时间内返回结果的，否则认为远程的程序宕了。

NodeManager默认的healthcheck程序

NodeManager的默认healthcheck程序，可以配置一个shell程序，默认每五分钟执行一次。当输出以“OK”开头的字符串，代表正常； 当输出以“ERROR”开头的字符串，则代表异常。我们的判断，可以依据cpu的利用率或者load值。当异常时，NodeManager会把unheallthy的状态发送给ResourceManager，并把本机的所有Container杀死。ResourceManager收到此信息，会把此节点放到unhealthy列表，并且以后不会分配任何任务到这台服务器。一直到healthcheck程序检查返回OK。
这种方式的缺点： 这种方式会造成服务器抖动，并且导致任务失败。
理由如下：
当大任务提交时，如一个任务10w个Mapper任务，我们有600多台服务器，平均每个服务器分配170个任务。当然，由于我们服务器资源不够，所以很多Mapper任务会排队。但是这些服务器的会一下分配30多个任务。导致CPU利用率100% 。然后NodeManager health check程序检查到当前负载大，然后把unheallthy的状态发送给ResourceManager，并把本机的所有Container杀死。下次检查时，由于没有任何任务了，这时的负载降低了，再给ResourceManager发送healthy的状态。这时如果大任务没有结束，又会一下子分配30多个任务，再一次导致CPU利用率100% 。然后NodeManager health check程序又检查到当前负载大，然后把unheallthy的状态发送给ResourceManager，并把本机的所有Container杀死。如此恶性循环，以至于不能完成任何任务。
结果：
1. 如果AM运行在这台服务器上，会导致整个Application重新运行。
2. 如果连续4次AM运行的Container进入unhealthy状态，则job失败。
3. 如果连续4次同一任务的Container杀死4次，导致这个任务失败，也会导致作业失败。

资源动态调整技术

如果某个NodeManager进入unhealthy状态，说明本NodeManager承诺ResourceManager可以分配的资源太多了，如果能在NodeManager检测到负载太高时，把承诺的cpu vcores的数量降低1，在重新启动下NodeManager以便加载配置，这比单纯的进入unhealthy有用，因为cpu vcores降低，代表可同时分配的任务数降低。
现在NodeManager采用这种策略的缺点。
1. 当系统升级等原因，所有NodeManager的vcores为初始值时。当大任务到来时，会出现很多NodeManager同时进入unhealthy状态。会几乎同时降低vcores，然后重启。也会导致上一方法的结果。即：
1. 如果AM运行在这台服务器上，会导致整个Application重新运行。
2. 如果连续4次AM运行的Container进入unhealthy状态，则job失败。
3. 如果连续4次同一任务的Container杀死4次，导致这个任务失败，也会导致作业失败。

下一步可能采取的方法

  1. 近可能少的次数把vcore的数量调整到合适的值。如果40core的服务器，最终调整到20合适，怎么用较小的次数调整到20。我们在做vcore数量减一的操作时，没有考虑当时load的值到底超过多少？ 如超过cpu核心的3倍时，是否可以直接减半？ 如果不超过3倍时，如果当前设置的vcore数量大于15，直接减掉三分之一？ 其他情况直接减2。 现在的方法需要20次重启NodeManager，整个集群的NodeManager需要12000次才能达到稳定状态。
  2. 如果cpu的可用率不是接近0的话，可以加上一些随机化方法，并不是大任务一来，很多NodeManager同时重新启动。而是让NodeManager保持，也不进入unhealthy状态。如我们规定NodeManager离上次重新启动时间小于三小时不能重新启动。大于三小时的话，选择一个概率为100分之一的随机数。因为NodeManager每5分钟执行一次，大任务也并不是一直都存在。假如集群一直空闲，现在来了一个大任务。那么基本所有的NodeManager离上次重启都大于3小时，假如这个大任务运行时间为30分钟，那么这30分钟，每个NodeManager会执行health check 6次。每个NodeManager在此大任务执行请假重启的概率是6%。整个集群（600台）重启的NodeManager的数量大约是42台（6%）。
    缺点：这样会使整个集群花费更长的时间达到最优的状态。