hadoop層面性能如何調(diào)優(yōu)

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hadoop 層面性能調(diào)優(yōu)

1. 守護(hù)進(jìn)行內(nèi)存調(diào)優(yōu)

a）NameNode 和 DataNode 內(nèi)存調(diào)整在 hadoop-env.sh 文件中

NameNode： ExportHADOOP_NAMENODE_OPTS="-Xmx512m-Xms512m -Dhadoop.security.logger=${HADOOP_SECURITY_LOGGER:-INFO,RFAS} -Dhdfs.audit.logger=${HDFS_AUDIT_LOGGER:-INFO,NullAppender} $HADOOP_NAMENODE_OPTS"

DataNode：

export HADOOP_DATANODE_OPTS="-Xmx256m -Xms256m -Dhadoop.security.logger=ERROR,RFAS $HADOOP_DATANODE_OPTS"

-Xmx -Xms 這兩個參數(shù)一般保持一致，以避免每次垃圾回收完成后 JVM 重新分配內(nèi)存。

b）REsourceManager 和 NodeManager 內(nèi)存調(diào)整在 yarn-env.sh 文件中

REsourceManager：

export YARN_RESOURCEMANAGER_HEAPSIZE=1000 默認(rèn) export YARN_RESOURCEMANAGER_OPTS="..........."可以覆蓋上面的值

NodeManager：

export YARN_NODEMANAGER_HEAPSIZE=1000 默認(rèn)export YARN_NODEMANAGER_OPTS="";可以覆蓋上面的值

常駐內(nèi)存經(jīng)驗(yàn)配置：

namenode:16G

datanode:2-4G

ResourceManager:4G
NodeManager:2G

Zookeeper：4G

Hive Server：2G

2. mr中間目錄要配置多個，分散IO 壓力

http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/

配置文件yarn-default.xml 分散 IO 壓力

yarn.nodemanager.local-dirs

yarn.nodemanager.log-dirs

配置文件 mapred-default.xml：

mapreduce.cluster.local.dir

配置文件 hdfs-default.xml：提高可靠性

dfs.namenode.name.dir
dfs.namenode.edits.dir

dfs.datanode.data.dir

3. mr中間結(jié)果要壓縮

a）配置 mapred-site.xml 文件中配置

<name>mapreduce.map.output.compress</name>

</property>

<name>mapreduce.map.output.compress.codec</name>

<value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>

</property>
程序運(yùn)行時指定參數(shù) hadoop jar /home/hadoop/tv/tv.jar MediaIndex -Dmapreduce.compress.map.output=true -Dmapreduce.map.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec /tvdata /media

b）使用合理的壓縮算法（cpu 和磁盤） cpu：如果是 cpu 的瓶頸，可以更換速度快的壓縮算法磁盤：如果是磁盤的瓶頸，可以更換壓縮力度大的壓縮算法一般情況我們使用 snappy 壓縮，比較均衡 lzo

4. hdfs文件系統(tǒng)中避免，大量小文件存在

5. 根據(jù)具體情況，在 Map 節(jié)點(diǎn)使用 Combiner，減少輸出結(jié)果

6. 重用 Writable 類型

比如聲明一個對象 Text word = new Text(); map(),reduce()方法里面重用

7. 根據(jù)集群節(jié)點(diǎn)具體情況，調(diào)整 task 的并行度

設(shè)置 map 和 reduce 最大任務(wù)個數(shù)：

mapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum

mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximum

配置文件 mapred-default.xml：

設(shè)置 map 和 reduce 單個任務(wù)內(nèi)存大?。?nbsp;

mapreduce.map.memory.mb 1G 默認(rèn)

mapreduce.reduce.memory.mb 1G 默認(rèn)

8. 要有效的監(jiān)控手段(使用nmon，條件允許會部署ganglia搜集各種指標(biāo)，分析指標(biāo)發(fā)現(xiàn)瓶頸，然后指定措施)

硬件層面性能調(diào)優(yōu)：

機(jī)架分開，節(jié)點(diǎn)均勻放置

操作系統(tǒng)層面性能調(diào)優(yōu)：

多個網(wǎng)卡：多網(wǎng)卡綁定，做負(fù)載均衡或者主備

磁盤：多個磁盤掛載到不同目錄下，存放數(shù)據(jù)做計算的磁盤不要做 raid

集群規(guī)劃：

集群節(jié)點(diǎn)內(nèi)存分配：

比如一個數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，假如 task 并行度為 8 DataNode（2~4G）+ NodeManager（2G）+Zookeeper（4G）+1G（單個任務(wù)默認(rèn)大?。?8=16G~18G

集群規(guī)模：假如每天數(shù)據(jù) 1T 數(shù)據(jù)保存一個月，每個節(jié)點(diǎn)硬盤 2T 1T*3(副本)*30（天）=90T=n*2T*（60~70%） n=60 節(jié)點(diǎn)左右企業(yè)中數(shù)據(jù)保留 7 天 15 天比較常見，數(shù)據(jù)比較重要的話 1 個月

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網(wǎng)頁題目：hadoop層面性能如何調(diào)優(yōu)
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