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。

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yarn.nodemanager.aux-services

yarn.nodemanager.aux-services是YARN（Yet Another Resource Negotiator）中的一个配置参数，用于指定NodeManager上运行的辅助服务。辅助服务是指在NodeManager上运行的服务，可以为应用程序提供额外的功能和服务。例如，MapReduce应用程序可以使用NodeManager上的辅助服务来提供本地化任务执行和缓存数据等功能。yarn.nodemanager.aux-services参数的值应该是一个逗号分隔的字符串，每个字符串表示一个辅助服务的名称。默认情况下，YARN提供了一个名为mapreduce_shuffle的辅助服务，用于支持MapReduce应用程序的本地化任务执行和数据缓存。

yarn的 nodeManager 的sink是什么意思

在 Hadoop YARN 中，NodeManager 是一个运行在每个节点上的进程，用于管理该节点上的计算资源。NodeManager 通过启动和监控容器来管理节点上的计算资源，容器是一个运行在节点上的进程或者应用程序。在容器运行期间，NodeManager 会收集容器的日志和统计信息，并将其发送到集中式的日志收集器或者监控系统中进行集中管理和分析。这个过程中，NodeManager 的日志和统计信息被称为“sink”。

简单来说，sink 是指 NodeManager 节点发送容器日志和统计信息的目标，这个目标可以是文件系统、日志收集器、监控系统等。通过将 sink 配置为集中式日志收集器或者监控系统，可以实现对整个 Hadoop YARN 集群的日志和统计信息进行集中管理和分析，从而更好地监控和管理集群。