一、container容器

容器 虚拟化的 维度 memory+vcore
运行task任务
生产如何调优Container参数？
假设128G 16物理core
1.1装完CentOS，消耗内存1G
1.2系统预览15%-20%内存(包含1.1)，
以防全部使用导致系统夯住 和 oom机制事件，
或者给未来部署组件预览点空间
128*20%=25.6G ==26G
1.3假设只有DN NM节点，余下内存 128-26=102g
1.3.1 DN=2G
NM=4G

102-2-4=96G

1.3.2 container内存
yarn.nodemanager.resource.memory-mb 96G
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 1G 极限情况下，只有96个container 内存1G
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 96G 极限情况下，只有1个container 内存96G

container的内存会自动增加，默认1g递增
container:1-96个
1.3.3 container虚拟核
物理核:虚拟核 =1:2 32vcore
yarn.nodemanager.resource.pcores-vcores-multiplier 2

yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 32
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 1 极限情况下，只有32个container
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 32 极限情况下，只有1个container
container:1-32个
1.3.4 官方建议
cloudera公司推荐，一个container的vcore最好不要超过5，那么我们设置4

yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 4 极限情况下，只有8个container

1.3.5 综合memory+vcore
确定 vcore=4 container 8个

yarn.nodemanager.resource.memory-mb 96G
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 1G
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 12G 极限container 8个
当然当spark计算时内存不够大，这个参数肯定要调大，
那么这种理想化的设置个数必然要打破，以memory为主
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 32
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 1
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 4 极限container 8个

8个container 12G 4vcore

yarn.nodemanager.resource.memory-mb 96G
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 1G
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 8G
12container 12*2=24

yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 32
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 1
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 2
16 container*8g

案例

假如 256G内存 56core，请问参数如何设置
假如该节点还有组件，比如hbase regionserver进程，那么该如何设置？
hbase regionserver = 30G DN=4G NN=2G
分析：预留10-20%作为系统内存 256*20%=51.2
256-2-4-52-30=168G
根据vcore来分
根据cloudera公司推荐，一个container的vcore最好不要超过5，那么我们设置4
由物理核:虚拟核 =1:2 112vcore
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 112
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 1
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 4 极限container 28个

yarn.nodemanager.resource.memory-mb 168G
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 1G
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 6G 极限container 28个
vcore

yarn自己引入的
设计初衷是考虑不同节点的CPU的性能不一样，每个CPU的计算能力不一样。
比如某个物理CPU是另外一个物理CPU的2倍，这时通过设置第一个物理CPU的虚拟core
来弥补这种差异。
第一台机器 强悍 pcore: vcore=1:2
第二台机器 不强悍 pcore: vcore=1:1
xml配置
所有节点 pcore: vcore=1:2
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