一、YARN的资源管理
1、资源调度和隔离是yarn作为一个资源管理系统，最重要且最基础的两个功能。资源调度由resourcemanager完成，而资源隔离由各个nodemanager实现。
2、Resourcemanager将某个nodemanager上资源分配给任务（这就是所谓的“资源调度”）后，nodemanager需按照要求为任务提供相应的资源，甚至保证这些资源应具有独占性，为任务运行提供基础和保证，这就是所谓的资源隔离。
3、当谈及到资源时，我们通常指内存、cpu、io三种资源。Hadoop yarn目前为止仅支持cpu和内存两种资源管理和调度。
4、内存资源多少决定任务的生死，如果内存不够，任务可能运行失败；相比之下，cpu资源则不同，它只会决定任务的快慢，不会对任务的生死产生影响。
1、Yarn的内存管理
yarn允许用户配置每个节点上可用的物理内存资源，注意，这里是“可用的”，因为一个节点上内存会被若干个服务贡享，比如一部分给了yarn，一部分给了hdfs，一部分给了hbase等，yarn配置的只是自己可用的，配置参数如下：
yarn.nodemanager.resource.memory-mb
表示该节点上yarn可以使用的物理内存总量，默认是8192m，注意，如果你的节点内存资源不够8g，则需要调减这个值，yarn不会智能的探测节点物理内存总量。
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio
任务使用1m物理内存最多可以使用虚拟内存量，默认是2.1
yarn.nodemanager.pmem-check-enabled
是否启用一个线程检查每个任务证使用的物理内存量，如果任务超出了分配值，则直接将其kill，默认是true。
yarn.nodemanager.vmem-check-enabled
是否启用一个线程检查每个任务证使用的虚拟内存量，如果任务超出了分配值，则直接将其kill，默认是true。
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
单个任务可以使用最小物理内存量，默认1024m，如果一个任务申请物理内存量少于该值，则该对应值改为这个数。
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
单个任务可以申请的最多的内存量，默认8192m2、Yarn cpu管理：
目前cpu被划分为虚拟cpu，这里的虚拟cpu是yarn自己引入的概念，初衷是考虑到不同节点cpu性能可能不同，每个cpu具有计算能力也是不一样的，比如，某个物理cpu计算能力可能是另外一个物理cpu的2倍，这时候，你可以通过为第一个物理cpu多配置几个虚拟cpu弥补这种差异。用户提交作业时，可以指定每个任务需要的虚拟cpu个数。在yarn中，cpu相关配置参数如下：
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
表示该节点上yarn可使用的虚拟cpu个数，默认是8个，注意，目前推荐将该值为与物理cpu核数相同。如果你的节点cpu合数不够8个，则需要调减小这个值，而yarn不会智能的探测节点物理cpu总数。
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores
单个任务可申请最小cpu个数，默认1，如果一个任务申请的cpu个数少于该数，则该对应值被修改为这个数
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores
单个任务可以申请最多虚拟cpu个数，默认是32.二、总结
yarn作为资源分配管理的架构，集群中的资源不是等同节点，比如不同批次采购的电脑，根据业务的需要，还有硬件产品的更新换代，极可能配置是不同的，那么这个地方的虚拟CPU的概念能够很好的解决这个问题，只能说这个地方经验还是很重要的；yarn出了资源分配以外，还进行资源的隔离，其实其内存的隔离在上面的配置中已经有了，设置任务运行的最大最小内存限制，还在设置最大的内存使用量，当超过这个量时，yarn会直接对任务进行task操作，那么处理内存资源外，计算资源也是更为重要的，yarn中的计算资源（CPU）是如何隔离的，YARN回顾（四）中进行介绍。