1.修改yarn每个节点的内存大小
下图yarn是各个节点内存的大小
2.对yarn这些资源配置解释
yarn.nodemanager.resource.memory-mb
表示该节点上YARN可使用的物理内存总量，默认是8192（MB），注意，如果你的节点内存资源不够8GB，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理内存总量。
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio
任务每使用1MB物理内存，最多可使用虚拟内存量，默认是2.1。
yarn.nodemanager.pmem-check-enabled
是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true。
yarn.nodemanager.vmem-check-enabled
是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true。
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
单个任务可申请的最少物理内存量，默认是1024（MB），如果一个任务申请的物理内存量少于该值，则该对应的值改为这个数。
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
单个任务可申请的最多物理内存量，默认是8192（MB）。
3.定时分配yarn资源池大小
这里有详细的操作:https://cloud.tencent.com/developer/article/1349452
原文：https://www.cnblogs.com/kaiwen03/p/10142137.html