在Hadoop中，MapReduce作业是通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）提供的资源管理器来调度和管理的。在运行MapReduce作业时，我们可以通过设置一些参数，来配置作业所需要的内存资源。本篇文章将介绍如何给运行在YARN上的MapReduce作业配置内存。
YARN提供了一些参数，可以用来配置MapReduce作业的内存资源。其中，最常用的参数包括：
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YARN的cluster和application配置参数：
- yarn.scheduler.minimum-allocation-mb：每个container最少分配的内存大小，单位为MB，默认为1024MB，即1GB。
- yarn.scheduler.maximum-allocation-mb：每个container最多分配的内存大小，单位为MB，默认为8GB。
- yarn.app.mapreduce.am.resource.mb：Application master分配的内存大小，单位为MB，默认为1GB。
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MapReduce作业配置参数：
- mapreduce.map.memory.mb：单个mapper使用的内存大小，单位为MB，默认为1024MB。
- mapreduce.reduce.memory.mb：单个reducer使用的内存大小，单位为MB，默认为1024MB。
- mapreduce.map.java.opts：mapper使用的JVM参数，如堆内存大小、垃圾回收器等。
- mapreduce.reduce.java.opts：reducer使用的JVM参数，如堆内存大小、垃圾回收器等。
在实际的应用场景中，我们可以根据作业的大小和复杂度，合理地设置上述参数。一般来说，内存大小设置越大，MapReduce作业的性能就越好，但也要避免过度分配内存，导致资源浪费或者内存溢出。
我们可以通过hadoop命令行工具来设置上述参数。示例如下：
hadoop jar your-mapreduce-job.jar \
-Dmapreduce.map.memory.mb=2048 \
-Dmapreduce.reduce.memory.mb=4096 \
-Dmapreduce.map.java.opts="-Xmx1600m" \
-Dmapreduce.reduce.java.opts="-Xmx3200m" \
input output这个例子中，我们通过-D参数来设置MapReduce作业的内存资源。具体来说，我们将每个mapper的内存大小设置为2048MB，每个reducer的内存大小设置为4096MB；mapper使用的JVM参数为-Xmx1600m，即堆内存大小为1600MB；reducer使用的JVM参数为-Xmx3200m，即堆内存大小为3200MB。最后两个参数是input和output指定输入和输出路径。
需要注意的是，通常我们应该同时设置一个内存大小和一个JVM参数。内存大小用于控制总共应该分配多少内存，JVM参数用于控制mapper和reducer在这个内存空间内如何使用内存。
总之，给运行在YARN上的MapReduce作业配置内存是一个重要的操作，可以大大影响作业的性能和稳定性。通过调整YARN和MapReduce参数，我们可以合理地分配内存资源，提高MapReduce作业的效率和稳定性。
