Hadoop/Yarn/MapReduce記憶體分配（配置）方案

阿新 • • 發佈：2018-11-13

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以horntonworks給出推薦配置為藍本，給出一種常見的Hadoop叢集上各元件的記憶體分配方案。方案最右側一欄是一個8G VM的分配方案，方案預留1-2G的記憶體給作業系統，分配4G給Yarn/MapReduce，當然也包括了HIVE，剩餘的2-3G是在需要使用HBase時預留給HBase的。

Configuration File	Configuration Setting	Value Calculation	8G VM (4G For MR)
yarn-site.xml	yarn.nodemanager.resource.memory-mb	= containers * RAM-per-container	4096
yarn-site.xml	yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	= RAM-per-container	1024
yarn-site.xml	yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	= containers * RAM-per-container	4096
mapred-site.xml	mapreduce.map.memory.mb	= RAM-per-container	1024
mapred-site.xml	mapreduce.reduce.memory.mb	= 2 * RAM-per-container	2048
mapred-site.xml	mapreduce.map.java.opts	= 0.8 * RAM-per-container	819
mapred-site.xml	mapreduce.reduce.java.opts	= 0.8 * 2 * RAM-per-container	1638
yarn-site.xml (check)	yarn.app.mapreduce.am.resource.mb	= 2 * RAM-per-container	2048
yarn-site.xml (check)	yarn.app.mapreduce.am.command-opts	= 0.8 * 2 * RAM-per-container	1638
tez-site.xml	tez.am.resource.memory.mb	= RAM-per-container	1024
tez-site.xml	tez.am.java.opts	= 0.8 * RAM-per-container	819
tez-site.xml	hive.tez.container.size	= RAM-per-container	1024
tez-site.xml	hive.tez.java.opts	= 0.8 * RAM-per-container	819

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Hadoop/Yarn/MapReduce記憶體分配（配置）方案

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