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YARN和MapReduce的内存设置参考

日期：2016-03-20点击：552收藏

如何确定Yarn中容器Container，Mapreduce相关参数的内存设置，对于初始集群，由于不知道集群的类型(如cpu密集、内存密集)我们需要根据经验提供给我们一个参考配置值，来作为基础的配置。

完成这一任务有两种方式，确定YARN和MapReduce的内存设置，我们可以使用HDP工具脚本进行内存配置设定

运行hdp-configuration-utils.py 这个Python脚本(下载地址：hdp-configuration-utils）来计算YARN、MapReduce需要的内存，执行以下命令

python hdp-configuration-utils.py options

其中可选项如下：

选项	描述
-c CORES	每一个客户机的核数目
-m MEMORY	每一个客户机拥有的内存总数
-d DISK	每一个客户机拥有的磁盘数目
-k HBASE	如果Hbase安装了为”True”，否则为”False”

注：需要python26的运行环境

我们可以使用-h或-help来显示描述选项的帮助信息。

例子

运行下面的命令

python hdp-configuration-utils.py -c 16 -m 64 -d 4 -k True

结果如下：

手动计算YARN和MapReduce内存配置设置

接下来我们将描述如何基于特定的硬件，手工的设置YARN和MapReduce内存。

YARN可以考虑集群中所有节点的可用的计算机资源。基于可用的资源，YARN会沟通协调应用程序(如：mapReduce)需要的资源。YARN会为每一个应用提供相应的容器Container。容器Container是YARN的基本处理单元，是内存和CPU资源的一种封装。

在Hadoop集群中，平衡内存RAM、处理器cpu和磁盘的使用是非常重要的。作为一般的推荐，为每个磁盘和每个核分配两个容器，为集群的利用率提供了最好的平衡。

当为一个集群决定合适的YARN和MapReduce内存设置时，从可用的硬件资源开始，注意每个节点的以下值：

RAM(内存的数量)

CORES(CPU的核数)

DISKS(磁盘的数目)

整个针对YARN和MapReduce可用的RAM数，应该考虑预留的内存。预留的内存主要用于系统进程占用和其它Hadoop进程(如Hbase)。

预留的内存=保留栈内存+Hbase预留内存(如果Hbase是部署在同一台机器上)

我们通常会使用下表来决定预留内存的大小

每个节点的总内存	推荐系统保留的内存	推荐为hbase保留的内存
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
256GB	32GB	32GB
512GB	64GB	64GB

接下来我们计算决定每个节点允许的最大容器的数目，我们可以使用下列公式：

containers = min (2*CORES, 1.8*DISKS, (Total available RAM) /MIN_CONTAINER_SIZE)

其中DISKS是参数每台机器中dfs.data.dirs参数的数目值。MIN_CONTAINER_SIZE是最小的容器大小(RAM)。这个值是依赖于RAM的可用数目——小的内存节点，最小的容器大小应该更小。

容器推荐值

每个节点的总内存	推荐的最小容器大小
小于4GB	256MB
在4GB和8GB之间	512MB
在8GB和24GB	1024MB
大于24GB	20148MB

最终的计算结果决定了每个容器的RAM的数目。

RAM-per-container = max(MIN_CONTAINER_SIZE, (Total Available RAM) / containers))

因为这些计算，YARN和MapReduce设置如下

配置文件	配置设定	计算值
Yarn-site.xml	yarn.nodemanager.resource.memorymb	=containers*RAM-per-container
Yarn-site.xml	yarn.scheduler.minimum-allocationmb	= RAM-per-container
yarn-site.xml	yarn.scheduler.maximum-allocationmb	=containers*RAM-per-container
mapred-site.xml	mapreduce.map.memory.mb	= RAM-per-container
mapred-site.xml	mapreduce.reduce.memory.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
mapred-site.xml	yarn.app.mapreduce.am.resource.mb	= 2 * RAM-per-container
mapred-site.xml	yarn.app.mapreduce.am.commandopts	= 0.8 * 2 * RAM-per-container

注：在安装好后，yarn-site.xml and mapred-site.xml位于文件夹/etc/Hadoop/conf目录

举例说明：

集群节点拥有12个CPU核，48GB内存和12块磁盘

保留内存(Reserved Memory)=6GB系统预留内存+(如果有Hbase)8GB的Hbase内存

最小的容器大小(Min container size)=2GB

含有的容器数(containers)=min（2*12,1.8*12，（48-6）/2）=min(24,21.6,21)=21

每个容器的RAM(RAM-per-container)=max(2,(48-6)/21)=max(2,2)=2

根据上述例子计算出来的值

配置	计算值
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	= 21 * 2 = 42*1024 MB
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	= 2*1024 MB
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	= 21 * 2 = 42*1024 MB
mapreduce.map.memory.mb	= 2*1024 MB
mapreduce.reduce.memory.mb	= 2 * 2 = 4*1024 MB
mapreduce.map.java.opts	= 0.8 * 2 = 1.6*1024 MB
mapreduce.reduce.java.opts	= 2 * 2 = 4*1024 MB
yarn.app.mapreduce.am.command-opts	= 0.8 * 2 * 2 = 3.2*1024 MB

如果部署了HBase

容器数目(containers)=min(2*12,1.8*12,(48-6-8)/2)=min(24,21.6,17)=17

每个容器的RAM(RAM-per-container)=max(2,(48-6-8)/17)=max(2,2)=2

根据此时的值计算出来的值

配置	计算值
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	=172=341024MB
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	= 2*1024 MB
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	= 17 * 2 = 34*1024 MB
mapreduce.map.memory.mb	= 2*1024 MB
mapreduce.reduce.memory.mb	= 2 * 2 = 4*1024 MB
mapreduce.map.java.opts	= 0.8 * 2 = 1.6*1024 MB
mapreduce.reduce.java.opts	= 0.8 * 2 * 2 = 3.2*1024 MB
yarn.app.mapreduce.am.resource.mb	= 2 * 2 = 4*1024 MB
yarn.app.mapreduce.am.command-opts	= 0.8 * 2 * 2 = 3.2*1024 MB

备注：

1.更新属性值yarn.scheduler.minimum-allocation-mb要同时更新

yarn.nodemanager.resource.memory-mb

yarn.scheduler.minimum-allocation-mb

导致每个节点容器数目的改变。

2.如果你安装拥有很大数目的内存，而缺少磁盘和CPU核，你可以将内存释放给其它的任务，降低参数yarn.scheduler.minimum-allocation-mb

andyarn.nodemanager.resource.memory-mb的值

3.当前在YARN上运行MapReduce时。我们不在会去设置静态的Map和Reduce任务。整个集群将根据Job的需要动态的分配Map和Reduce任务。在我们的集群中，YARN可以在每个节点上分配10个Map和5个Reduce。

设置NameNode的对内存大小

NameNode的堆大小受很多的因数影响如文件的数目，块的数目和系统的负载。下面的表格提供了NameNode对大小的设定。这些设定经常用于典型的Hadoop集群，其中块的数目和文件的数目十分接近(一般而言，系统中平均每个文件的块数比例大概在1.1到1.2)，总的来说将NameNode的堆内存设置的越大越好。

文件的数目(百万)	整个java的堆(Xmx和Xms)	年轻代大小 (-XX:NewSize-XX:MaxNewSize)
<1 million files	1024m	128m
1-5million files	3072m	512m
5-10	5376m	768m
10-20	9984m	1280m
20-30	14848m	2048m
30-40	19456m	2560m
40-50	24320m	3072m
50-70	33536m	4352m
70-100	47872m	6144m
100-125	71424m	8960m
150-200	94976m	8960m