[原]Hadoop/Yarn/MapReduce内存分配(配置)方案

标签: | 发表时间:2015-01-06 16:30 | 作者:bluishglc
出处:http://blog.csdn.net/bluishglc
以horntonworks给出推荐配置为蓝本,给出一种常见的Hadoop集群上各组件的内存分配方案。方案最右侧一栏是一个8G VM的分配方案,方案预留1-2G的内存给操作系统,分配4G给Yarn/MapReduce,当然也包括了HIVE,剩余的2-3G是在需要使用HBase时预留给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
 
作者:bluishglc 发表于2015-1-6 8:30:20 原文链接
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以horntonworks给出推荐配置为蓝本,给出一种常见的Hadoop集群上各组件的内存分配方案. 方案最右侧一栏是一个8G VM的分配方案,方案预留1-2G的内存给操作系统,分配4G给Yarn/MapReduce,当然也包括了HIVE,剩余的2-3G是在需要使用HBase时预留给HBase的. 作者:bluishglc 发表于2015-1-6 8:30:20 原文链接.

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