yarn中nodemanager和任务的可用内存大小调整

在YARN中，可以通过以下两种方式来调整NodeManager和任务的可用内存大小：

1. 调整YARN的启动参数：可以通过在yarn-site.xml文件中添加或修改以下属性来调整NodeManager的可用内存大小：

yarn.nodemanager.resource.memory-mb

该属性指定了NodeManager可以使用的最大内存量，以MB为单位。例如，将其设置为4096表示NodeManager可以使用4GB的内存。

2. 调整任务的启动参数：在提交任务时，可以为任务指定不同的内存大小。可以通过以下两种方式来指定任务的内存大小：

- 通过命令行参数：

yarn jar <jar-file> <class-name> -Xmx2048m

上述命令将Java虚拟机的最大内存限制设置为2GB。

- 通过任务配置文件：

在任务配置文件中，可以通过以下属性来指定任务的内存大小：

mapreduce.map.memory.mb
mapreduce.reduce.memory.mb

这些属性分别指定Map任务和Reduce任务可以使用的最大内存量，以MB为单位。例如，将其设置为2048表示Map任务和Reduce任务可以使用2GB的内存。

需要注意的是，调整可用内存大小可能会影响集群的性能和稳定性，因此需要谨慎考虑。

相关问题

在Spark Standalone和YARN模式下，如何根据集群资源合理配置Executor数量和内存大小？请结合《Spark性能调优实战：资源配置与优化策略》一书内容进行解答。

《Spark性能调优实战：资源配置与优化策略》这本书详细介绍了如何针对Spark Standalone和YARN模式进行资源配置和性能优化。在Spark Standalone模式下，你可以根据集群中可用的机器数量和它们的资源情况（如内存和CPU核心数）来配置Executor。比如，如果你有15台机器，每台机器配置为8GB内存和2个CPU核心，那么你可以设置Spark作业使用15个Executor，每个分配8GB内存和2个CPU核心。这样的设置可以确保每个Executor都能够充分利用单台机器的资源。

参考资源链接：[Spark性能调优实战：资源配置与优化策略](https://wenku.csdn.net/doc/4jaha5e90w?spm=1055.2569.3001.10343)

而在YARN模式下，资源的分配则更为动态和共享。你需要根据YARN ResourceManager所能提供的总资源量来配置Spark作业。通过`spark.executor.memory`和`spark.executor.cores`参数来调整，同时还要考虑YARN队列的资源限制和其他正在运行任务的需求。通过YARN的ResourceManager和NodeManager，Spark作业可以动态地请求资源，增加或减少Executor的数量。

在实际操作中，通常需要通过多次尝试和监控性能指标来找到最优配置。使用这本书中的指导，你可以更系统地理解如何调整这些参数，以达到最佳的性能表现。这本书不仅提供了理论知识，还包括了大量的实战案例，帮助你更好地理解和掌握如何在不同模式下进行Spark的资源分配和性能调优。

参考资源链接：[Spark性能调优实战：资源配置与优化策略](https://wenku.csdn.net/doc/4jaha5e90w?spm=1055.2569.3001.10343)