为了易于管理和调度资源，Hadoop YARN内置了资源规整化算法，它规定了最小可申请资源量、最大可申请资源量和资源规整化因子，如果应用程序申请的资源量小于最小可申请资源量，则YARN会将其大小改为最小可申请量，也就是说，应用程序获得资源不会小于自己申请的资源，但也不一定相等；如果应用程序申请的资源量大于最大可申请资源量，则会抛出异常，无法申请成功；规整化因子是用来规整化应用程序资源的，应用程序申请的资源如果不是该因子的整数倍，则将被修改为最小的整数倍对应的值，公式为ceil(a/b)*b，其中a是应用程序申请的资源，b为规整化因子。对于不同的资源调度器其规整化因子的配置也不同，具体如下：
- FIFO和Capacity Scheduler： 规整化因子等于最小可申请资源量，不可单独配置。
- Fair Scheduler：规整化因子通过参数yarn.scheduler.increment-allocation-mb和yarn.scheduler.increment-allocation-vcores设置，默认是1024和1。不过在Hadoop3.1.x 中这个2个参数已不推荐使用了，分别由 yarn.resource-types.memory-mb.increment-allocation 和 yarn.resource-types.vcores.increment-allocation替代。
因此，应用程序申请到的资源量可能大于申请的资源量，比如YARN的最小可申请资源内存量为1024，规整因子是1024，如果一个应用程序申请1500内存，则会得到2048内存，如果规整因子是512，则得到1536内存。
参考：
https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/FairScheduler.html#Configuration
https://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/45477773
