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主講：張義目錄0102配置Application容器大小內(nèi)存與CPU之間的關系配置Application容器大小1配置Application容器大小前面我們配置了map和reduce任務容器的大小，還需要配置ApplicationMaster容器的大小，也就是配置ApplicationMaster內(nèi)存，以滿足集群的處理要求。每個應用程序都要生成一個ApplicationMaster容器。通過將ApplicationMaster容器的大小調(diào)整為1GB或2GB可以獲得具有較少數(shù)據(jù)量的應用程序。對于更大的應用程序，將容器配置得更大為明智之舉。配置Application容器大小如在yarn-site.xml中進行如下配置：<property><name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mb</name><value>3072</value></property><property><name>mand-opts</name><value>-Xmx2364m</value></property>配置Application容器大小第一個參數(shù)yarn.app.mapreduce.am.resource.mb設置ApplicationMaster容器的大小，這是ApplicationMaster需要的內(nèi)存量。第二個參數(shù)mand-opts設置了運行ApplicationMaster代碼的JVM的大小。JVM的默認大小為1GB，因此參數(shù)的默認值顯示為-Xmx1024m。內(nèi)存與CPU之間的關系2內(nèi)存與CPU之間的關系如果有足夠的可用內(nèi)存，則可以創(chuàng)建更多的容器，請記住，每個容器都需要一個CPU才能運行。因此，實際集群運行的容器上限為所有節(jié)點上的CPU總和。這就是為什么要使用有足夠RAM的服務器，并且還需要有足夠的CPU來運行任務。疑問的是，如果用戶運行需要數(shù)千個map和reduce的任務會發(fā)生什么呢？該用戶可以不讓其他作業(yè)運行，直到完成這個作業(yè)。幸運的是，在現(xiàn)實生活中，情況并非如此。當集群的容量只有一千個容器時，用戶通常會提交需要數(shù)萬甚至數(shù)十萬個容器的作業(yè)。內(nèi)存與CPU之間的關系Hadoop的調(diào)度器(公平調(diào)度器和容量調(diào)度器）通過在多個應用程序之間合理地分配可用資源，保證多個作業(yè)和

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