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。