当前项目中是将Spark任务提交到Yarn上运行的，但是发现了一个问题，这个任务在Yarn占用的内存远超程序中所申请的内存两。例如我现在有一个yarn-client模式运行任务，向Yarn申请两个Executor，每个Executor使用1G内存，Driver内存配置的是5G，发现Yarn给程序分配的内存如下：
Yarn启动了3个Container,内存给了4.125G…所以研究下，Yarn是怎么给Spark程序分配内存的。
研究下内存分配：
之前《SparkOnYarn与StandAlone模式的区别》文章中分析过，Spark On Yarn程序启动的时候会创建Client，Client会检查是否有足够的资源启动AM，足够就启动AM，由AM向RM申请资源启动Executor，来看下检查资源是否足够的方法：
方法里面检查了两部分的资源，一部分是Executor的内存资源，另外一部分是AM的内存资源，两部分资源都有Overhead额外的内存资源...
AM总内存资源：
从代码中可以看出，AM在ClusterMode下获取的就是Driver端配置的资源，Cores就是Driver端配置的核数；Client模式下获取的就是AM_MEMORY，即程序给AM配置的资源（我们使用的CDH版本的Hadoop默认是1G）。
Overhead是额外申请的内存量，如果程序中有过配置，那么使用程序中设置的内存；否则会默认使用一个公式计算内存量：
默认情况下为：math.max(0.1 * amMemory,384M)，即默认最少会额外申请384M内存。
Executor总内存资源：
Executor额外内存申请的方式和AM额外内存申请的方式一样，使用的是相同的公式计算的，默认情况下也是最少会申请384M额外内存。
所以可以看出来，Spark任务提交到Yarn上要申请四部分的内存：AM+AMOverhead+Executor+ExecutroOverhead，其中AM在Cluster其实是Driver设置的内存，在Client模式才是真正AM设置的内存。(Cluster模式下还没有验证过，等后续有时间了再验证下，先把结论放在这里，不对再改吧)
为什么会有3个container?
不管CLient或CLuster模式下，AM都会占用一个Container来运行；程序申请了两个Executor，占用了两个Container，加上AM正好三个Container。在当前我们使用的CDH版本中，Container默认有1G内存，1个cpu核。
Yarn内存分配规整化：
为了易于管理资源和调度资源，Yarn内置了资源规整化算法，它规定了最小可申请资源量、最大可申请资源量和资源规整化因子。
如果应用程序申请的资源量小于最小可申请资源量，则YARN会将其大小改为最小可申请量；如果应用程序申请的资源量大于最大可申请资源量，则会抛出异常，无法申请成功；规整化因子是用来规整化应用程序资源的，应用程序申请的资源如果不是该因子的整数倍，则将被修改为资源规整化因子的最小的整数倍。
例如配置文件中设置成128M，如果Executor + ExecutorOver 加起来是126M，那么就会规整化到128M上；如果加起来是240M，那么就会规整化到256M上。配置文件中对应的配置项为：yarn.scheduler.increment-allocation-mb
