在YARN的NodeManager節點上，會將機器的CPU和內存的一定值抽離出來，抽離成虛擬的值，然後這些虛擬的值在根據配置組成多個Container，當application提出申請時，就會分配相應的Container資源。關於默認值我們可以查看官網，如下表所示。
| 參數 | 默認值 |
| yarn.nodemanager.resource.memory-mb | -1 |
| yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores | -1 |
| yarn.scheduler.minimum-allocation-mb | 1024MB |
| yarn.scheduler.maximum-allocation-mb | 8192MB |
| yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores | 1 |
| yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores | 4 |
內存配置
yarn.nodemanager.resource.memory-mb默認值爲-1，代表着YARN的NodeManager佔總內存的80%。也就是說加入我們的機器爲64GB內存，出去非YARN進程需要的20%內存，我們大概需要64*0.8≈51GB，在分配的時候，單個任務可以申請的默認最小內存爲1G，任務量大的話可最大提高到8GB。
在生產場景中，簡單的配置，一般情況下：yarn.nodemanager.resource.memory-mb直接設置成我們需要的值，且要是最大和最小內存需求的整數倍；（一般Container容器中最小內存爲4G，最大內存爲16G）
假如：64GB的機器內存，我們有51GB的內存可用於NodeManager分配，根據上面的介紹，我們可以直接將yarn.nodemanager.resource.memory-mb值爲48GB，然後容器最小內存爲4GB，最大內存爲16GB，也就是在當前的NodeManager節點下，我們最多可以有12個容器，最少可以有3個容器。
CPU配置
此處的CPU指的是虛擬的CPU（CPU virtual core），之所以產生虛擬CPU（CPU vCore）這一概念，是因爲物理CPU的處理能力的差異，爲平衡這種差異，就引入這一概念。
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores表示能夠分配給Container的CPU核數，默認配置爲-1，代表值爲8個虛擬CPU，推薦該值的設置和物理CPU的核數數量相同，若不夠，則需要調小該值。
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores的默認值爲1，表示每個Container容器在處理任務的時候可申請的最少CPU個數爲1個。
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores的默認值爲4，表示每個Container容器在處理任務的時候可申請的最大CPU個數爲4個。