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hadoop的RM与NM相关参数有哪些-创新互联

本篇内容介绍了“hadoop的RM与NM相关参数有哪些”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

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 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.address

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/大内存资源量。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/大虚拟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:在设置容器的内存限制时,虚拟内存与物理内存的比率。

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:“”

“hadoop的RM与NM相关参数有哪些”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联-成都网站建设公司网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!


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