更新时间：2025-07-14 GMT+08:00
配置NodeManager角色实例使用的资源
操作场景
如果部署NodeManager的各个节点的硬件资源（如CPU核数、内存总量）不同，但是NodeManager可用硬件资源设置为相同的值，可能造成性能浪费或状态异常。
为了使节点的硬件资源得到充分利用，可以参考该章节操作修改各个NodeManager角色实例的虚拟CPU核数、可使用的物理内存大小。
对系统的影响
保存新的配置需要重启NodeManager角色实例，此时对应的角色实例不可用。
操作步骤
- 登录FusionInsight Manager。
登录集群Manager具体操作，请参考访问MRS集群Manager。
- 选择“集群 > 服务 > Yarn > 实例”。
- 单击部署NodeManager节点对应角色实例名称，并切换到“实例配置”，选择“全部配置”。
- 搜索并根据实际需要修改相关参数。
表1 参数解释 参数
描述
取值样例
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
设置当前节点上NodeManager可使用的虚拟CPU核数。
建议按节点实际逻辑核数的1.5到2倍配置。
取值范围：大于0
8
yarn.nodemanager.resource.memory-mb
设置当前节点上NodeManager可使用的物理内存大小。
建议按节点实际物理内存大小的75%配置。
取值范围：1~1800000000000
16384
- 如果需要配置单个Container的最大CPU核数或最大内存，可参考该步骤操作。如果不需要配置则跳过该步骤。
- 选择“集群 > 服务 > Yarn > 配置 > 全部配置”。
- 搜索并根据实际需要修改相关参数。
表2 参数解释 参数
描述
取值样例
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores
ResourceManager中每个container请求的最大分配值，用虚拟CPU核数表示。
高于该值的请求将不生效，且将覆写为该值。
512
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
ResourceManager中每个container请求分配的最大内存。
如果请求的内存量很多，将分配该参数设置的内存量。
单位：MB。
524288
- 修改完成后保存配置，重启Yarn服务。无需执行6。
- 修改完成后保存，重启NodeManager角色实例。
父主题： Yarn企业级能力增强
