メモリリソースに応じて、以下のケースを検討してください
コンテナーの数は、ブロックサイズの数に依存します。512 MB のブロック サイズの 2 GB のデータがある場合、Yarn は 4 つのマップと 1 つの reduce を作成します。mapreduce の実行中は、いくつかのルールに従って mapreduce ジョブを送信する必要があります (これは小規模なクラスターに適用されるはずです)。
RAM DISK および CORES に従って、以下のプロパティを構成する必要があります。
<property>
<description>The minimum allocation for every container request at the RM,
in MBs. Memory requests lower than this won't take effect,
and the specified value will get allocated at minimum.</description>
<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
<value>512</value>
</property>
<property>
<description>The maximum allocation for every container request at the RM,
in MBs. Memory requests higher than this won't take effect,
and will get capped to this value.</description>
<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
<value>2048</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>2048</value>
</property>
そして、メモリ リソースに従って Java ヒープ サイズを設定します。mapreduce に従って、yarn-site.xml の上記のプロパティで確認すると、効率的に成功します。