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任务配置(Hadoop2.2.0)

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互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了任务配置(Hadoop2.2.0)，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含9767字，纯文字阅读大概需要14分钟。

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任务 JVM 内存设置 (AMI 3.0.0) Hadoop 2.2.0 使用两个参数配置用于 map 和 reduce 的内存：分别为 mapreduce.map.java.opts 和 mapreduce.reduce.java.opts。它们取代了早期 Hadoop 版本中的单个配置选项：mapreduce.map.java.opts。下表显示了每实例类型

任务 JVM 内存设置 (AMI 3.0.0)

Hadoop 2.2.0 使用两个参数配置用于 map 和 reduce 的内存：分别为 mapreduce.map.java.opts 和 mapreduce.reduce.java.opts。它们取代了早期 Hadoop 版本中的单个配置选项：mapreduce.map.java.opts。

下表显示了每实例类型的这些设置的默认值。

m1.medium

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx768m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx768m
mapreduce.map.memory.mb	1024
mapreduce.reduce.memory.mb	1024
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	512
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	2048
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	2048

m1.large

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx864m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx1536m
mapreduce.map.memory.mb	1024
mapreduce.reduce.memory.mb	2048
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	512
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	3072
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	5120

m1.xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx512m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx1536m
mapreduce.map.memory.mb	768
mapreduce.reduce.memory.mb	2048
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	256
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	8 192
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	12288

m2.xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx1280m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx2304m
mapreduce.map.memory.mb	1536
mapreduce.reduce.memory.mb	2560
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	512
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	7168
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	14336

m2.2xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx1280m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx2304m
mapreduce.map.memory.mb	1536
mapreduce.reduce.memory.mb	2560
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	512
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	8 192
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	30720

m3.xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx1515m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx1792m
mapreduce.map.memory.mb	1904
mapreduce.reduce.memory.mb	2150
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	532
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	3788
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	5273

m3.2xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx2129m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx2560m
mapreduce.map.memory.mb	2826
mapreduce.reduce.memory.mb	3072
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	532
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	5324
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	9113

m2.4xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx1280m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx2304m
mapreduce.map.memory.mb	1536
mapreduce.reduce.memory.mb	2560
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	512
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	8 192
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	61440

c1.medium

配置选项	默认值
io.sort.mb	100
mapreduce.map.java.opts	-Xmx288m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx288m
mapreduce.map.memory.mb	512
mapreduce.reduce.memory.mb	512
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	256
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	512
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	1024

c1.xlarge

配置选项	默认值
io.sort.mb	150
mapreduce.map.java.opts	-Xmx864m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx1536m
mapreduce.map.memory.mb	1024
mapreduce.reduce.memory.mb	2048
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	512
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	2048
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	5120

c3.large

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx768m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx768m
mapreduce.map.memory.mb	921
mapreduce.reduce.memory.mb	921
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	499
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	1920
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	1920

c3.xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx1177m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx1356m
mapreduce.map.memory.mb	1413
mapreduce.reduce.memory.mb	1628
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	532
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	2944
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	3302

c3.2xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx1515m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx1792m
mapreduce.map.memory.mb	1904
mapreduce.reduce.memory.mb	2150
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	532
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	3788
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	5273

c3.4xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx2129m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx2560m
mapreduce.map.memory.mb	2826
mapreduce.reduce.memory.mb	3072
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	532
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	5324
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	9113

c3.8xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx4669m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx4915m
mapreduce.map.memory.mb	4669
mapreduce.reduce.memory.mb	4915
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	532
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	8396
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	16793

cc1.4xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx1280m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx2304m
mapreduce.map.memory.mb	1536
mapreduce.reduce.memory.mb	2560
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	512
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	5120
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	20480

cg1.4xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx1280m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx2304m
mapreduce.map.memory.mb	1536
mapreduce.reduce.memory.mb	2560
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	512
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	5120
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	20480

cc2.8xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx1280m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx2304m
mapreduce.map.memory.mb	1536
mapreduce.reduce.memory.mb	2560
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	512
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	8 192
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	56320

cr1.8xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx10895m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx13516m
mapreduce.map.memory.mb	15974
mapreduce.reduce.memory.mb	16220
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	532
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	27238
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	63897

g2.2xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx512m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx1536m
mapreduce.map.memory.mb	768
mapreduce.reduce.memory.mb	2048
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	256
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	8 192
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	12288

hi1.4xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx3379m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx4121m
mapreduce.map.memory.mb	4700
mapreduce.reduce.memory.mb	4945
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	532
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	8448
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	16921

hs1.8xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx1280m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx2304m
mapreduce.map.memory.mb	1536
mapreduce.reduce.memory.mb	2560
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	512
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	8 192
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	56320

i2.xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx2150m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx2585m
mapreduce.map.memory.mb	2856
mapreduce.reduce.memory.mb	3102
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	532
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	5376
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	9241

i2.2xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx3399m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx4147m
mapreduce.map.memory.mb	4730
mapreduce.reduce.memory.mb	4976
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	532
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	8499
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	17049

i2.4xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx5898m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx7270m
mapreduce.map.memory.mb	8478
mapreduce.reduce.memory.mb	8724
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	532
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	14745
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	32665

i2.8xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx10895m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx13516m
mapreduce.map.memory.mb	15974
mapreduce.reduce.memory.mb	16220
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	532
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	27238
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	63897

r3.xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx2150m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx3102m
mapreduce.map.memory.mb	2856
mapreduce.reduce.memory.mb	3102
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	532
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	5376
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	9241

r3.2xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx3399m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx4147m
mapreduce.map.memory.mb	4743
mapreduce.reduce.memory.mb	4976
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	532
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	8499
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	17049

r3.4xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx5898m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx7270m
mapreduce.map.memory.mb	8478
mapreduce.reduce.memory.mb	8724
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	532
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	14745
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	32665

r3.8xlarge

配置选项	默认值
mapreduce.map.java.opts	-Xmx10895m
mapreduce.reduce.java.opts	-Xmx13516m
mapreduce.map.memory.mb	15974
mapreduce.reduce.memory.mb	16220
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	532
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	27238
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	69897

您可以在执行每项任务时启动新 JVM，实现更好的任务隔离；也可以在各项任务之间共享 JVM，降低框架开销。如果您处理的是许多小文件，合理的做法是多次重复使用 JVM，以摊销启动成本。然而，如果每项任务耗时较长或处理的数据量较大，您可以选择不重复使用 JVM，以确保释放出所有内存供后续任务使用。

使用 mapred.job.reuse.jvm.num.tasks 选项配置 JVM 重复使用设置。

使用引导操作修改 JVM

在安装了 Amazon EMR CLI 的目录下，从命令行运行以下命令。有关更多信息，请参见 Amazon EMR 的命令行接口参考。

Linux、UNIX 和 Mac OS X 用户：

./elastic-mapreduce --create --alive --name "JVM infinite reuse" \
--bootstrap-action s3://elasticmapreduce/bootstrap-actions/configure-hadoop \
--bootstrap-name "Configuring infinite JVM reuse" \
--args "-m,mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=-1"

Windows 用户：

ruby elastic-mapreduce --create --alive --name "JVM infinite reuse" --bootstrap-action s3://elasticmapreduce/bootstrap-actions/configure-hadoop --bootstrap-name "Configuring infinite JVM reuse" --args "-m,mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=-1"

Note

Amazon EMR 已将 mapred.job.reuse.jvm.num.tasks 的值设置为 20，但您可以通过引导操作覆盖此值。值 -1 表示在单一作业中重复使用的次数不受限制，1 表示不能重复使用任务。

内容总结

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