前言：Hadoop 2.0之后，原先的MapReduce不在是简单的离线批处理MR任务的框架，升级为MapReduceV2（Yarn）版本，也就是把资源调度和任务分发两块分离开来。而在最新的CDH版本中，同时集成了MapReduceV1和MapReduceV2（Yarn）两个版本，如果集群中需要使用Yarn做统一的资源调度，建议使用Yarn。

CDH对Yarn的部分参数做了少了修改，并且添加了相关的中文说明，本文着重介绍了CDH中相比 MapReduceV1一些参数改动的配置。

一、CPU配置

ApplicationMaster虚拟 CPU 内核

yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores       // ApplicationMaster占用的cpu内核数（Gateway--资源管理）

容器虚拟 CPU 内核

yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores        //单 个NodeManager 最大能分配的cpu核数（NodeManager --资源管理）

结论：当前 nodemanager 申请的 ApplicationMaster数总 和小于 nodemanager最大cpu内核数

二、内存配置

容器内存   

yarn.nodemanager.resource.memory-mb      //单个NodeManager能分配的最大内存（NodeManager --资源管理）                //Memory Total= 单个NodeManager内存 * 节点数

结论：提交任务占用内存Memory Used 小于Memory Total

Map 任务内存   

mapreduce.map.memory.mb                         //为作业的每个 Map 任务分配的物理内存量  （Gateway--资源管理 ）

结论：map或reduce的内存需求不大于appmaster的内存需求

最大容器内存  

yarn.scheduler.maximum-allocation-mb     //单个任务可申请最大内存 （ResourceManager--资源管理 ）

三、同一个Map或者Reduce 并行执行

Map 任务推理执行

mapreduce.map.speculative                       //Gateway

Reduce 任务推理执行

mapreduce.reduce.speculative                   //Gateway

四、JVM重用

启用 Ubertask 优化 ：

mapreduce.job.ubertask.enable | (默认false)     //true则表示启用jvm重用（Gateway--性能）

jvm重用的决定参数如下：

Ubertask最大 Map   

mapreduce.job.ubertask.maxmaps                   //超过多少个map启用jvm重用（Gateway--性能）

Ubertask最大 Reduce   

mapreduce.job.ubertask.maxreduces               //超过多少  Reduce  启用jvm重用，目前支持1个 （Gateway--性能）

Ubertask最大作业大小   

mapreduce.job.ubertask.maxbytes                  //application的输入大小的阀值，默认为 block大小（Gateway--性能）

五、其他参数

给spark加日志编辑 spark-defaults.conf

spark.yarn.historyServer.address=http://cloud003:18080/