一、概述
每个job提交到yarn上执行时，都会分配Container容器去运行，而这个容器需要资源才能运行，这个资源就是Cpu和内存。
1、CPU资源调度
目前的CPU被Yarn划分为虚拟CPU，这是yarn自己引入的概念，因为每个服务器的Cpu计算能力不一样，有的机器可能是 其他机器的计算能力的2倍，然后可以通过多配置几个虚拟内存弥补差异。在yarn中，cpu的相关配置如下。
- yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
表示该节点服务器上yarn可以使用的虚拟的CPU个数，默认是8，推荐配置与核心个数相同，如果节点CPU的核心个数不足8个，需要调小这个值，yarn不会智能的去检测物理核数。如果机器性能较好，可以配置为物理核数的2倍。
- yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores
表示单个任务最小可以申请的虚拟核心数，默认为1
- yarn.sheduler.maximum-allocation-vcores
表示单个任务最大可以申请的虚拟核数，默认为4；如果申请资源时，超过这个配置，会抛出 InvalidResourceRequestException
2、Memory资源调度
yarn一般允许用户配置每个节点上可用的物理资源，可用指的是将机器上内存减去hdfs的，hbase的等等剩下的可用的内存。
- yarn.nodemanager.resource.memory-mb
设置该节点上yarn可使用的内存，默认为8G，如果节点内存不足8G，要减少这个值，yarn不会智能的去检测内存资源，一般这个值式yarn的可用内存资源。
- yarn.scheduler.minmum-allocation-mb
单个任务最小申请物理内存量，默认是1024M，根据自己业务设定
- yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
单个任务最大可以申请的物理内存量，默认为8291M
二、如果设置这几个参数
如果一个服务器是32核，虚拟后为64核，128G内存，我们该如何设置上面的6个参数呢？即如何做到资源最大化利用
生产上我们一般要预留15-20%的内存，那么可用内存就是128*0.8=102.4G，去除其他组件的使用，我们设置成90G就可以了。
1、yarn.sheduler.maximum-allocation-vcores
一般就设置成4个，cloudera公司做过性能测试，如果CPU大于等于5之后，CPU的利用率反而不是很好。这个参数可以根据生成服务器决定，比如公司服务器很富裕，那就直接设置成1:1；设置成32，如果不是很富裕，可以直接设置成1:2。我们以1:2来计算。
2、yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores
如果设置vcoure = 1，那么最大可以跑64/1=64个container，如果设置成这样，最小container是64/4=16个。
3、yarn.scheduler.minmum-allocation-mb
如果设置成2G，那么90/2=45最多可以跑45个container，如果设置成4G，那么最多可以跑24个；vcore有些浪费。
4、yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
这个要根据自己公司的业务设定，如果有大任务，需要5-6G内存，那就设置为8G，那么最大可以跑11个container。