任务需要多少内存最合适如何从yarn中Counter推断

在Yarn中，可以使用Counter来跟踪任务使用的内存量。通过统计不同任务使用的内存量，可以推断出任务需要多少内存最合适。

对于这个问题，可以通过以下步骤使用Yarn中的Counter来推断任务需要多少内存最合适：

1. 定义一个Counter来跟踪任务使用的内存量。Counter的名称可以为“task_memory_usage”。

2. 在任务开始时，将初始内存使用量设为0，并增加Counter的值。

3. 在任务运行期间，可以使用Java的Runtime类来获取任务当前的内存使用量，并将其减去初始内存使用量，得到任务实际使用的内存量。

4. 在任务结束时，将任务实际使用的内存量增加到Counter的值中。

5. 统计所有任务的Counter值，计算出任务平均使用的内存量。

6. 根据任务平均使用的内存量，推断出任务需要多少内存最合适。

通过以上步骤，可以使用Yarn中的Counter来推断任务需要多少内存最合适。可以根据实际情况调整初始内存使用量的设定和统计的方法，以便更好地适应不同的应用程序和任务。

相关问题

yarn中Counter各项参数中哪个和设置的内存参数有关

在Yarn中，Counter的各项参数中，没有一个与设置的内存参数直接相关。但是，可以通过在应用程序中使用Counter来跟踪任务使用的内存量，并根据这些Counter的值来推断任务需要多少内存最合适。

具体来说，可以通过定义一个名为“task_memory_usage”的Counter来跟踪任务使用的内存量，然后在任务开始时将初始内存使用量设为0，并增加Counter的值。在任务运行期间，可以使用Java的Runtime类来获取任务当前的内存使用量，并将其减去初始内存使用量，得到任务实际使用的内存量。在任务结束时，将任务实际使用的内存量增加到Counter的值中。通过统计所有任务的Counter值，计算出任务平均使用的内存量，可以推断出任务需要多少内存最合适。

因此，虽然Counter的各项参数中没有直接与设置的内存参数相关的参数，但是可以通过使用Counter来跟踪任务使用的内存量，并根据这些Counter的值来推断任务需要多少内存最合适。

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。