在TARN中，資源管理由RescoueceManager和NodeManager共同完成，其中，Resourcemanager中的調度器負責資源分配，而NodeManager則負責資源的供給和隔離。
ResourceManager將某個Nodemanager上資源分配給任務（這就是所謂的資源調度）后，NodeManager需按照要求為任務提供相應的資源，甚至保證這些資源應具有獨占性，為任務運行提供基礎保證，這就是所謂的資源隔離。
基於以上考慮，YARN允許用戶配置每、個節點上可用的物理內存資源，注意，這里是“可用的”，因為一個節點上的內存會被若干個服務共享，比如一部分給YARN，一部分給HDFS，一部分給HBase等，YARN配置的只是自己可以使用的，配置參數如下：
（1）yarn.nodemanager.resource.memory-mb
表示該節點上YARN可使用的物理內存總量，默認是8192MB，注意，如果你的節點內存資源不夠8G，則需要調減小這個值，而YARN不會智能的探測節點的物理內存總量。
上邊這兩個參數是有關聯的，如果yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities 為true並且yarn.nodemanager.resource.memory-mb 為-1，那么
yarn.nodemanager.resource.memory-mb是自動計算，如果不是則yarn.nodemanager.resource.memory-mb=8G(默認)
（2）yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
單個任務可申請的最少內存，默認時1024M，如果一個任務申請的物理內存量少於該值，則該對應的值減少位這個數
（3）yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
單個任務可申請的最大內存，默認時8192M
（4）yarn.nodemanager.pmem-check-enabled true
是否啟動一個線程檢查每個任務正在使用的物理內存量，如果任務超出分配值，直接將他殺掉，默認是True
（5）yarn.nodemanager.vmem-check-enabled true
是否啟動一個線程檢查每個任務正在使用的虛擬內存量，如果任務超出分配值，直接將他殺掉，默認是True
（6）yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio 2.1
任務每使用1M的物理內存，最多可使用的虛擬內存量
目前的CPU被划分成虛擬CPU（CPU virtual Core），這里的虛擬CPU是YARN自己引入的概念，初衷是，考慮到不同節點的CPU性能可能不同，每個CPU具有的計算能力也是不一樣的，比如某個物理CPU的計算能力可能是另外一個物理CPU的2倍，這時候，你可以通過為第一個物理CPU多配置幾個虛擬CPU彌補這種差異。用戶提交作業的時候，可以指定每個任務需要的虛擬CPU個數。在YARN中，CPU相關配置參數如下：
(7) yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 12
表示該節點上YARN可使用的虛擬CPU個數，默認是8，目前推薦將該值設置位與物理CPU核數數目相同。如果物理CPU核數不夠8，則需要調小這個值，而YARN不 會智能的探測物理CPU總數。
(8) yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 1
單個任務可申請的最小CPU個數，默認是1，如果一個任務申請的CPU個數小於該數，則將該數改為這個數。
(9) yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 4
單個任務可申請的最大CPU個數，默認是4
container: 容器個數的判別標准有兩個維度
一個是物理內存，一個是CPU
memory 16c~4c
vcores 12c~3c
總結: yarn的在調優時候要綜合考慮CPU和內存的分配，盡量保證不要空出多余的資源，假如container總內存30，container最小2G，總vcore8 container 最小1c
那么我們內存可以啟動最多15個container，cpu最多啟動8個container，最終可以啟動8個container，會有相當多的內存沒有用到。所以生產上的調優配置需要綜合考量內存和 CPU的配比。