Hadoop YARN配置中RM与NM相关参数有哪些,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。注意,配置这些参数前,应充分理解这几个参数的含义,以防止误配给集群带来的隐患。另外,这些参数均需要在yarn-site.xml中配置。1. ResourceManager相关配置参数(1) yarn.resourcemanager.address参数解释:ResourceManager 对客户端暴露的地址。客户端通过该地址向RM提交应用程序,杀死应用程序等。默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8032(2) yarn.resourcemanager.scheduler.address参数解释:ResourceManager 对ApplicationMaster暴露的访问地址。ApplicationMaster通过该地址向RM申请资源、释放资源等。默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8030(3) yarn.resourcemanager.resource-tracker.addr免费云主机、域名ess参数解释:ResourceManager 对NodeManager暴露的地址.。NodeManager通过该地址向RM汇报心跳,领取任务等。默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8031(4) yarn.resourcemanager.admin.address参数解释:ResourceManager 对管理员暴露的访问地址。管理员通过该地址向RM发送管理命令等。默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8033(5) yarn.resourcemanager.webapp.address参数解释:ResourceManager对外web ui地址。用户可通过该地址在浏览器中查看集群各类信息。默认值:${yarn.resourcemanager.hostname}:8088(6) yarn.resourcemanager.scheduler.class参数解释:启用的资源调度器主类。目前可用的有FIFO、Capacity Scheduler和Fair Scheduler。默认值:org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler(7) yarn.resourcemanager.resource-tracker.client.thread-count参数解释:处理来自NodeManager的RPC请求的Handler数目。默认值:50(8) yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count参数解释:处理来自ApplicationMaster的RPC请求的Handler数目。默认值:50(9) yarn.scheduler.minimum-allocation-mb/ yarn.scheduler.maximum-allocation-mb参数解释:单个可申请的最小/***内存资源量。比如设置为1024和3072,则运行MapRedce作业时,每个Task最少可申请1024MB内存,最多可申请3072MB内存。默认值:1024/8192(10) yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores / yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores参数解释:单个可申请的最小/***虚拟CPU个数。比如设置为1和4,则运行MapRedce作业时,每个Task最少可申请1个虚拟CPU,最多可申请4个虚拟CPU。什么是虚拟CPU,可阅读我的这篇文章:“YARN 资源调度器剖析”。默认值:1/32(11) yarn.resourcemanager.nodes.include-path /yarn.resourcemanager.nodes.exclude-path参数解释:NodeManager黑白名单。如果发现若干个NodeManager存在问题,比如故障率很高,任务运行失败率高,则可以将之加入黑名单中。注意,这两个配置参数可以动态生效。(调用一个refresh命令即可)默认值:“”(12) yarn.resourcemanager.nodemanagers.heartbeat-interval-ms 参数解释:NodeManager心跳间隔默认值:1000(毫秒)2. NodeManager相关配置参数(1) yarn.nodemanager.resource.memory-mb参数解释:NodeManager总的可用物理内存。注意,该参数是不可修改的,一旦设置,整个运行过程中不 可动态修改。另外,该参数的默认值是8192MB,即使你的机器内存不够8192MB,YARN也会按照这些内存来使用(傻不傻?),因此,这个值通过一 定要配置。不过,Apache已经正在尝试将该参数做成可动态修改的。默认值:8192(2) yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio参数解释:每使用1MB物理内存,最多可用的虚拟内存数。默认值:2.1(3) yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores参数解释:NodeManager总的可用虚拟CPU个数。默认值:8(4) yarn.nodemanager.local-dirs参数解释:中间结果存放位置,类似于1.0中的mapred.local.dir。注意,这个参数通常会配置多个目录,已分摊磁盘IO负载。默认值:${hadoop.tmp.dir}/nm-local-dir(5) yarn.nodemanager.log-dirs参数解释:日志存放地址(可配置多个目录)。默认值:${yarn.log.dir}/userlogs(6) yarn.nodemanager.log.retain-seconds参数解释:NodeManager上日志最多存放时间(不启用日志聚集功能时有效)。默认值:10800(3小时)(7) yarn.nodemanager.aux-services参数解释:NodeManager上运行的附属服务。需配置成mapreduce_shuffle,才可运行MapReduce程序默认值:“”原文链接:http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-yarn-configurations-resourcemanager-关于Hadoop YARN配置中RM与NM相关参数有哪些问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注云技术行业资讯频道了解更多相关知识。
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