运行 更大的 YARN 作业的主要限制是什么？我该如何增加它？
What is the main constraint on running larger YARN jobs and how do I increase it?
运行更大的 YARN 作业（Hadoop 版本 HDP-3.1.0.0 (3.1.0.0-78)）的主要限制是什么？如何增加它？ 基本上，想同时做更多（所有这些都非常大）sqoop 作业。
我目前假设我需要增加资源管理器堆大小（因为这是我在 运行 YARN 时在 Ambari 仪表板上看到的职位）。如何向 RM 堆添加更多资源/为什么 RM 堆似乎只占整个集群可用总 RAM（对于 YARN？）的一小部分？
在Ambari中查看：YARN集群内存为55GB，而RM堆只有900MB。
任何有更多经验的人都可以告诉我有什么区别，哪个是 运行 增加更多 YARN 应用程序的限制因素（同样，我如何增加它）？还有什么我应该看的吗？任何文档对此进行更详细的解释？
调整 YARN 和 MapReduce 内存的便捷方法是使用 yarn-utils 脚本。
下载配套文件 ## Ref
wget http://public-repo-1.hortonworks.com/HDP/tools/2.6.0.3/hdp_manual_install_rpm_helper_files-2.6.0.3.8.tar.gz
tar zxvf hdp_manual_install_rpm_helper_files-2.6.0.3.8.tar.gz
正在执行 YARN 实用程序脚本 ## Ref
你可以执行yarn-utils.py python 脚本通过提供可用核心，可用内存，磁盘数量，是否安装HBase。
如果您有一个异构的 Hadoop 集群，那么您必须根据节点规范创建配置组。如果您需要更多信息，请告诉我，我会根据此更新我的答案。
运行更大的 YARN 作业（Hadoop 版本 HDP-3.1.0.0 (3.1.0.0-78)）的主要限制是什么？如何增加它？ 基本上，想同时做更多（所有这些都非常大）sqoop 作业。
我目前假设我需要增加资源管理器堆大小（因为这是我在 运行 YARN 时在 Ambari 仪表板上看到的职位）。如何向 RM 堆添加更多资源/为什么 RM 堆似乎只占整个集群可用总 RAM（对于 YARN？）的一小部分？
在Ambari中查看：YARN集群内存为55GB，而RM堆只有900MB。
调整 YARN 和 MapReduce 内存的便捷方法是使用 yarn-utils 脚本。
下载配套文件 ## Ref
wget http://public-repo-1.hortonworks.com/HDP/tools/2.6.0.3/hdp_manual_install_rpm_helper_files-2.6.0.3.8.tar.gz
tar zxvf hdp_manual_install_rpm_helper_files-2.6.0.3.8.tar.gz
正在执行 YARN 实用程序脚本 ## Ref
你可以执行yarn-utils.py python 脚本通过提供可用核心，可用内存，磁盘数量，是否安装HBase。
如果您有一个异构的 Hadoop 集群，那么您必须根据节点规范创建配置组。如果您需要更多信息，请告诉我，我会根据此更新我的答案。