我将回答这个问题，假设使用的调度程序是capacityscheduler。
capacityscheduler使用resourcecalculator计算应用程序所需的资源。有两种类型的资源计算器：
defaultresourcecalculator：只考虑用于进行资源计算的内存（即用于计算容器数）
主要资源计算器：考虑内存和cpu的资源计算
默认情况下，capacityscheduler使用defaultresourcecalculator。如果要使用dominantresourcecalculator，则需要在“capacity scheduler.xml”文件中设置以下属性：

<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.resource-calculator</name>
    <value>org.apache.hadoop.yarn.util.resource.DominantResourceCalculator</value>
  </property>

现在，回答你的问题：
如果使用dominantresourcecalculator，则在计算容器数时会同时考虑内存和vCore
mapreduce.map.memory.mb不是抽象值。在计算资源时会考虑到这一点。
dominanceResourceCalculator类有一个normalize（）函数，它使用minimumResource（由config yarn.scheduler.minimum allocation mb确定）、maximumresource（由config yarn.scheduler.maximum allocation mb确定）和步长因子（由config yarn.scheduler.minimum allocation mb确定）来规范化资源请求。
规范化内存的代码如下所示（请检查org.apache.hadoop.yarn.util.resource.dominantresourcecalculator.java）：

int normalizedMemory = Math.min(roundUp(
Math.max(r.getMemory(), minimumResource.getMemory()),
stepFactor.getMemory()),maximumResource.getMemory());

哪里：
r=请求的内存
逻辑如下：
答。取最大值（请求的资源和最小资源）=最大值（768，512）=768
b。舍入（768，阶跃因子）=舍入（768，512）==1279（近似值）

Roundup does : ((768 + (512 -1)) / 512) * 512

c。最小值（取整（512，阶跃因子），最大资源）=最小值（1279，1024）=1024
最后，分配的内存是1024MB，这就是您得到的。
为了简单起见，您可以说roundup以512MB的步长增加了需求（这是一个最小的资源）
由于Map器是一个java进程，因此mapreduce.map.java.opts用于指定Map器的堆大小。
其中as mapreduce.map.memory.mb是容器使用的总内存。
mapreduce.map.java.opts的值应小于mapreduce.map.memory.mb
这里的答案解释了：apachehadoop中的“mapreduce.map.memory.mb”和“mapred.map.child.java.opts”之间的关系是什么？
当您使用dominantresourcecalculator时，它使用normalize（）函数来计算所需的vcores。
其代码是（类似于内存的标准化）：

int normalizedCores = Math.min(roundUp  
`   Math.max(r.getVirtualCores(), minimumResource.getVirtualCores()), 
    stepFactor.getVirtualCores()), maximumResource.getVirtualCores());