配置AM自动调整分配内存
配置场景
启动该配置的过程中，ApplicationMaster在创建container时，分配的内存会根据任务总数的浮动自动调整，资源利用更加灵活，提高了客户端应用运行的容错性。
配置描述
参数入口：
在Manager系统中，选择“集群 > 服务 > Yarn > 配置”，选择“全部配置”，在搜索框中输入参数名称“mapreduce.job.am.memory.policy”。
配置说明：
配置项的默认值为空，此时不会启动自动调整的策略，ApplicationMaster的内存仍受“yarn.app.mapreduce.am.resource.mb”配置项的影响。
配置参数的值由5个数值组成，中间使用“：”与“，”分隔，格式为：baseTaskCount:taskStep:memoryStep,minMemory:maxMemory，在键入时会严格校验格式。
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数值名称 |
描述 |
设定要求 |
|---|---|---|
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baseTaskCount |
任务总量基数，只有当应用的task总数（map端与reduce端之和）不小于该值时配置才会起作用 |
不能为空且大于零 |
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taskStep |
任务增量步进，与memoryStep共同决定内存调整量 |
不能为空且大于零 |
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memoryStep |
内存增量步进，在"yarn.app.mapreduce.am.resource.mb"配置的基础上对内存向上调整 |
不能为空且大于零，单位：MB |
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minMemory |
内存自动调整下限，若调整后的内存不大于该值，仍保持"yarn.app.mapreduce.am.resource.mb"的配置 |
不能为空且大于零，且不大于maxMemory的设定值 单位：MB |
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maxMemory |
内存自动调整上限，若调整后的内存超过该值，则使用该值作为最终调整值 |
不能为空且大于零，且不小于minMemory的设定值 单位：MB |
配置示例
配置情况：
- yarn.app.mapreduce.am.resource.mb=1536
- mapreduce.job.am.memory.policy=100:10:50,1200:2000
- 某应用task总数=120
计算过程：
调整后内存=1536+[（120-100）/10]*50=1636，满足1200<1636且2000>1636，最终ApplicationMaster内存会设定为1636MB。
若memStep修改为250，调整后内存=1536+[（120-100）/10]*250=2136，超过maxMemory=2000的限制，最终ApplicationMaster内存会设定为2000MB。
对于计算后的调整值低于设定的“minMemory”值的情形，虽然此时配置不会生效但后台仍然会打印出这个调整值，用于为用户提供“minMemory”参数调整的依据，保证配置可以生效。
