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！
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！
