Hadoop mr运行的内存在哪里配置

Hadoop MR 运行的内存在 Hadoop 集群中由 YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行配置和管理。具体来说，YARN 会根据用户提交的 MR 任务的资源需求，分配给任务所需的计算资源（如内存、CPU 等）和存储资源（如磁盘空间），并在任务完成后释放这些资源。

在 Hadoop 中，可以通过配置 yarn-site.xml 文件中的参数来调整 YARN 的资源管理策略，例如：

- yarn.scheduler.minimum-allocation-mb：最小分配内存量（单位为 MB）
- yarn.scheduler.maximum-allocation-mb：最大分配内存量（单位为 MB）
- yarn.nodemanager.resource.memory-mb：每个 NodeManager 分配的最大内存量（单位为 MB）

通过修改这些参数，可以调整 YARN 对 MR 任务的资源分配策略，从而优化任务的运行效率和性能。

相关问题

hadoop完全分布式安装配置

好的，关于Hadoop的完全分布式安装配置，我可以为您提供一些基本信息。首先，您需要安装Java，然后下载和安装Hadoop。安装后，您需要配置Hadoop的环境变量，这可以通过在.bashrc文件中添加以下内容来完成：

export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

接下来，您需要在所有节点上编辑Hadoop的配置文件（core-site.xml，hdfs-site.xml，yarn-site.xml和mapred-site.xml），并将它们保存在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录中。每个配置文件包含Hadoop集群的不同属性，例如HDFS的数据块大小和YARN资源管理器的内存限制。配置文件中的节点名称应该是每个节点的主机名或IP地址。

最后，您需要格式化并启动HDFS，以及启动YARN和MapReduce。这些操作可以通过运行以下命令来完成：

hadoop namenode -format
start-dfs.sh
start-yarn.sh
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

以上就是关于Hadoop完全分布式安装配置的基本信息，希望对您有所帮助。

hive on mr 参数配置

Hive on MapReduce是一种将Hadoop MapReduce框架用于处理大规模数据的模式，它利用Hive SQL查询语言来管理MapReduce任务。在配置Hive on MR时，有几个关键参数需要调整：

1. `hive.mapred.mode`: 设置为`mr`表示使用MapReduce作为执行引擎。默认值就是这个。

2. `mapreduce.job.reduces`: 它指定并行运行的Reducer数量。合理的设置取决于你的集群规模和任务复杂度。

3. `hive.exec.compress.output`: 如果设为`true`，则可以压缩输出的数据文件，减少存储空间。这通常会增加一些计算时间。

4. `hive.exec.parallel`: 控制是否允许同时执行多个Map或Reduce任务。启用它可以提高处理速度，但可能会消耗更多的资源。

5. `hive.exec.task.threads`: 指定每个Task（Mapper或Reducer）的最大并发线程数。

6. `hive.optimize.sort.dynamic.partition`: 若设置为`true`，Hive可以根据表分区动态地优化排序过程。

7. `hive.tez.container.size`: 当使用Tez作为执行引擎时（如Hive Tez），这是分配给单个container的内存大小。

调整这些参数时，要确保它们与你的硬件、数据量以及查询需求匹配，避免过多或过少导致性能问题或资源浪费。