mapreduce 内存分配
稍微有点mapreduce使用经验的同学肯定对OOM不陌生，对的，我目前在mapReduce里面遇到的最多的报错也是内存分配出错，所以看到好多hadoop执行脚本里面有好多关于内存的参数，虽然是知道和内存分配有关系，但是我依然不太清楚具体的原理，从网上查阅相关资料，看到博主整理的，甚是欣慰，稍作整理如下：
关于mapreduce程序运行在yarn上时内存的分配一直是一个让我蒙圈的事情，单独查任何一个资料都不能很好的理解透彻。于是，最近查了大量的资料，综合各种解释，终于理解到了一个比较清晰的程度，在这里将理解的东西做一个简单的记录，以备忘却。
首先，先将关于mapreduce和yarn关于内存分配的参数粘贴上:
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
yarn.nodemanager.resource.memory-mb
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio
yarn.scheduler.increment-allocation-mb
mapreduce.map.memory.mb
mapreduce.reduce.memory.mb
mapreduce.map.java.opts
mapreduce.reduce.java.opts
个人认为，针对mapreduce任务，这些参数只有放在一起学习才能真正理解，如果单独考虑，理解不清晰。下面开始详细讲解。
一、理解参数yarn.nodemanager.resource.memory-mb,yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio
yarn.nodemanager.resource.memory-mb很简单，就是你的这台服务器节点上准备分给yarn的内存;
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio网上解释都是”每使用1MB物理内存，最多可用的虚拟内存数，默认2.1”，但是目前我还是不太理解其作用是什么，有知道的朋友希望能详细解释下。
二、理解参数yarn.scheduler.minimum-allocation-mb和yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
都知道，在yarn上运行程序时每个task都是在独立的Container中运行的，单个Container可以申请的最小和最大内存的限制就是这两个参数，注意，并不是这两个参数决定单个Container申请内存的大小，而仅仅是限制的一个范围。
三、理解yarn的内存规整化因子和内存规整化算法
先不说和哪个参数有关，单纯理解这一概念。举例:
假如规整化因子b=512M，上述讲的参数yarn.scheduler.minimum-allocation-mb为1024，yarn.scheduler.maximum-allocation-mb为8096，然后我打算给单个map任务申请内存资源(mapreduce.map.memory.mb):
申请的资源为a=1000M时，实际得到的Container内存大小为1024M(小于yarn.scheduler.minimum-allocation-mb的话自动设置为yarn.scheduler.minimum-allocation-mb);
申请的资源为a=1500M时，实际得到的Container内存大小为1536M，计算公式为:ceiling(a/b)*b，即ceiling(a/b)=ceiling(1500/512)=3,3*512=1536。此处假如b=1024，则Container实际内存大小为2048M
也就是说Container实际内存大小最小为yarn.scheduler.minimum-allocation-mb值，然后增加时的最小增加量为规整化因子b，最大不超过yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
四、理解mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb
“三”中提到的”打算给单个map任务申请内存资源”也就是a,其实就是指的”mapreduce.map.memory.mb”或”mapreduce.reduce.memory.mb”，注意其值不要超过yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
五、理解mapreduce.map.java.opts、mapreduce.reduce.java.opts
以map任务为例，Container其实就是在执行一个脚本文件，而脚本文件中，会执行一个 Java 的子进程，这个子进程就是真正的 Map Task，mapreduce.map.java.opts 其实就是启动 JVM 虚拟机时，传递给虚拟机的启动参数，而默认值 -Xmx200m 表示这个 Java 程序可以使用的最大堆内存数，一旦超过这个大小，JVM 就会抛出 Out of Memory 异常，并终止进程。而 mapreduce.map.memory.mb 设置的是 Container 的内存上限，这个参数由 NodeManager 读取并进行控制，当 Container 的内存大小超过了这个参数值，NodeManager 会负责 kill 掉 Container。在后面分析 yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio 这个参数的时候，会讲解 NodeManager 监控 Container 内存（包括虚拟内存和物理内存）及 kill 掉 Container 的过程。
也就是说，mapreduce.map.java.opts一定要小于mapreduce.map.memory.mb
mapreduce.reduce.java.opts同mapreduce.map.java.opts一样的道理。
六、理解规整化因子指的是哪个参数
“三”中提到的规整化因子也就是b，具体指的是哪个参数和yarn使用的调度器有关，一共有三种调度器:capacity scheduler（默认调度器）、fair scheduler和fifo scheduler
当使用capacity scheduler或者fifo scheduler时，规整化因子指的就是参数yarn.scheduler.minimum-allocation-mb，不能单独配置，即yarn.scheduler.increment-allocation-mb无作用;
当使用fair scheduler时，规整化因子指的是参数yarn.scheduler.increment-allocation-mb
至此，关于yarn和mapreduce的任务内存配置问题讲完了，这也是我目前理解的层次。
MapReduce优化
优化（1）资源相关参数：
以下参数是在自己的 MapReduce 应用程序中配置就可以生效
mapreduce.map.memory.mb: 一个 Map Task 可使用的内存上限（单位:MB），默认为 1024。如果 Map Task 实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。
mapreduce.reduce.memory.mb: 一个 Reduce Task 可使用的资源上限（单位:MB），默认为 1024。如果 Reduce Task 实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。
mapreduce.map.cpu.vcores: 每个 Maptask 可用的最多 cpu core 数目, 默认值: 1
mapreduce.reduce.cpu.vcores: 每个 Reducetask 可用最多 cpu core 数目默认值: 1
mapreduce.map.java.opts: Map Task 的 JVM 参数，你可以在此配置默认的 java heap size 等参数, 例如：“-Xmx1024m -verbose:gc -Xloggc:/tmp/@taskid@.gc”
（@taskid@会被 Hadoop 框架自动换为相应的 taskid）, 默认值: “”
mapreduce.reduce.java.opts:
Reduce Task 的 JVM 参数，你可以在此配置默认的 java heap size 等参数, 例如：“-Xmx1024m
-verbose:gc -Xloggc:/tmp/@taskid@.gc”, 默认值: “”
应该在 yarn 启动之前就配置在服务器的配置文件中才能生效
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb RM 中每个容器请求的最小配置，以 MB 为单位，默认 1024。
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb RM 中每个容器请求的最大分配，以 MB 为单位，默认 8192。
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 1
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 32
yarn.nodemanager.resource.memory-mb 表示该节点上YARN可使用的物理内存总量，默认是 8192（MB），注意，如果你的节点内存资源不够 8GB，则需要调减小这个值，而 YARN不会智能的探测节点的物理内存总量。
shuffle 性能优化的关键参数，应在 yarn 启动之前就配置好
mapreduce.task.io.sort.mb 100 shuffle 的环形缓冲区大小，默认 100m
mapreduce.map.sort.spill.percent 0.8 环形缓冲区溢出的阈值，默认 80%
优化（2）容错相关参数：
mapreduce.map.maxattempts: 每个 Map Task 最大重试次数，一旦重试参数超过该值，则认为 Map Task 运行失败，默认值：4。
mapreduce.reduce.maxattempts: 每个Reduce Task最大重试次数，一旦重试参数超过该值，则认为 Map Task 运行失败，默认值：4。
mapreduce.map.failures.maxpercent: 当失败的 Map Task 失败比例超过该值，整个作业则失败，默认值为 0. 如果你的应用程序允许丢弃部分输入数据，则该该值设为一个大于 0 的值，比如 5，表示如果有低于 5%的 Map Task 失败（如果一个 Map Task 重试次数超过mapreduce.map.maxattempts，则认为这个 Map Task 失败，其对应的输入数据将不会产生任何结果），整个作业扔认为成功。
mapreduce.reduce.failures.maxpercent: 当失败的 Reduce Task 失败比例超过该值为，整个作业则失败，默认值为 0.
mapreduce.task.timeout:如果一个task在一定时间内没有任何进入，即不会读取新的数据，也没有输出数据，则认为该 task 处于 block 状态，可能是临时卡住，也许永远会卡住。为了防止因为用户程序永远 block 不退出，则强制设置了一个超时时间（单位毫秒），默认是600000，值为 0 将禁用超时。
优化（3）效率跟稳定性参数（任务的推测执行）：
Straggle（掉队者）是指那些跑的很慢但最终会成功完成的任务。一个掉队的Map任务会阻止Reduce任务开始执行。
Hadoop不能自动纠正掉队任务，但是可以识别那些跑的比较慢的任务，然后它会产生另一个等效的任务作为备份，并使用首先完成的那个任务的结果，此时另外一个任务则会被要求停止执行。这种技术称为推测执行（speculative execution）。
默认使用推测执行。
属性 描述
mapreduce.map.speculative 控制Map任务的推测执行（默认true）
mapreduce.reduce.speculative 控制Reduce任务的推测执行（默认true）
mapreduce.job.speculative.speculativecap 推测执行功能的任务能够占总任务数量的比例（默认0.1，范围0~1）
mapreduce.job.speculative.slownodethreshold 判断某个TaskTracker是否适合启动某个task的speculative task（默认1）
mapreduce.job.speculative.slowtaskthreshold 判断某个task是否可以启动speculative task（默认1）
mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize FileInputFormat做切片时最小切片大小，默认 1。
mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize FileInputFormat做切片时最大切片大小
