在CDH集群中，您可以通过以下步骤来增加YARN的内存配置，以满足运行Spark任务所需的内存需求：

1. 登录到CDH管理界面（Cloudera Manager）。
2. 导航至 “YARN” 服务配置页面。
3. 在 “Configuration” 选项卡下，找到 “ResourceManager” 部分。
4. 在 “ResourceManager Java Configuration Options” 配置项中，找到或添加以下属性（如果已存在，请更新其值）：
   • yarn.nodemanager.resource.memory-mb: 这是每个节点管理器（NodeManager）可用于YARN任务的最大内存量。您可以将其增加以提供更多内存。例如，将其设置为较大的值，如 8192 表示每个节点管理器可用的最大内存为8GB。
   • yarn.scheduler.maximum-allocation-mb: 这是单个YARN任务的最大内存分配量。同样，您可以将其增加以允许更大的任务内存。例如，将其设置为 4096 表示单个任务最多可以使用4GB的内存。
5. 确保在同一配置页面的 “Resource Management” 部分中检查以下属性：
   • yarn.nodemanager.vmem-check-enabled: 确保此属性设置为 false，以禁用虚拟内存检查，以避免不必要的内存限制。
6. 完成配置更改后，点击 “Save Changes”（保存更改）。
7. 在 Cloudera Manager 中，重启 YARN 服务，以便使更改生效。

请注意，这些设置的具体值应根据您的集群硬件配置、可用内存和Spark任务的需求进行调整。增加内存分配可能会影响集群中其他服务的可用性，因此请谨慎调整。

在进行任何更改之前，建议您备份现有配置，以便在需要时可以恢复到先前的状态。同时，确保监控集群资源使用情况，以便及时调整配置以满足不同任务的需求。

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