YARN 的内存和 CPU 怎么配，真的是个细活儿。配置得好，任务跑得顺；配错了，不是 OOM 就是跑得像蜗牛。我最近翻到一篇挺实用的配置指南，讲得蛮细，尤其适合经常折腾大数据集群的你。

YARN 的资源调度机制里，Container就是分配的基本单位，既管内存也管 CPU。要搞清楚内存怎么分，得预留一点给系统，不然节点都卡死就尴尬了。文章还列了一张预留内存的对照表，挺贴心。

比如说，你有台 128GiB 内存的机器，得先预留 24GiB 出来。剩下的 104GiB 怎么用？文里给了个公式，照着算就行：containers = min(2 * CORES, 1.8 * DISKS, (RAM-reserved) / MIN_CONTAINER_SIZE)，有例子，有解释，动手快的直接写个脚本套进去都行。

还有RAM-per-container怎么配？别一刀切，得看你要跑的作业内存需求。默认值 256MB 一般太小，建议 2GiB 起步。作者还加了个 Python 脚本，帮你自动算这些参数，省心多了。

CPU 那块也别忽略，尤其是Container 数跟核心数的比例，文里建议两个 Container 配一个 CPU 核心，蛮合理的。磁盘数量也得考虑进来，毕竟 I/O 要是堵了，再多核心也白搭。

，这篇文章思路清晰，公式也靠谱，适合 YARN 调优的新手和老鸟。如果你最近在搭 YARN 集群，或者任务老是 OOM，不妨看看这篇，试着用用文里的公式和脚本，说不定就能问题。