下图是演示了Combiner的好处 因为我们知道Hadoop的好处在于集群中有很多小的机器,组成了一个庞大的集群,把一个大的计算任务后者说复杂的计算过程分发到了一个个小的机器上面.但是这个集群一个致命或者是不好的就是大部分会花在磁盘IO上面,如果我们把这部分时间节省了,也就加快了MR的速度,因为Map的output始终要给Reduce做input的,这部分肯定要有磁盘的IO,如果把Maper的输出控制了,这样就加快了.combinner 就是运用了这个逻辑. 思想:合并相同的Key对应的Valu…

本文为<hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理>一书第9章<Hadoop性能调优>的总结. 图1 Hadoop层次结构图 从管理员角度进行调优 1.硬件选择 master配置(可靠性,内存,CPU主频等)优于slave. 2.操作系统参数调优 1)增大同时打开的文件描述符和网络连接上限 ulimit 将允许同时打开的文件描述符数增大到一个合适的值. net.core.somaxconn 定义了系统中每一个端口最大的监听队列的长度,这是个全局的参数,默认值…

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MapReduce简介 在Hadoop MapReduce中,框架会确保reduce收到的输入数据是根据key排序过的.数据从Mapper输出到Reducer接收,是一个很复杂的过程,框架处理了所有问题,并提供了很多配置项及扩展点.一个MapReduce的大致数据流如下图: 更详细的MapReduce介绍参考Hadoop MapReduce原理与实例. Mapper的输出排序.然后传送到Reducer的过程,称为shuffle.本文详细地解析shuffle过程,深入理解这个过程对于MapRedu…

当HiveQL跑不出来时,基本上是数据倾斜了,比如出现count(distinct),groupby,join等情况,理解 MR 底层原理,同时结合实际的业务,数据的类型,分布,质量状况等来实际的考虑如何进行系统性的优化. Hive on MR 调优主要从三个层面进行,分别是基于MapReduce优化.Hive架构层优化和HiveQL层优化. MapReduce调优 如果能够根据情况对shuffle过程进行调优,对于提供MapReduce性能很有帮助.一个通用的原则是给shuffle过程分配尽可…

hadoop 性能调优与运维 . 硬件选择 . 操作系统调优与jvm调优 . hadoop运维 硬件选择 1) hadoop运行环境 2)  原则一: 主节点可靠性要好于从节点 原则二:多路多核,高频率cpu.大内存, namenode 100万文件的元数据要消耗800M内存,内存决定了集群保存文件数的总量, resourcemanager同时运行的作业会消耗一定的内存. datanode 的内存需要根据cpu的虚拟核数(vcore) 进行配比,CPU的vcore数计算公式为=cpu个数 * 单…

1.HDFS调优 a.设置合理的块大小(dfs.block.size) b.将中间结果目录设置为分布在多个磁盘以提升写入速度(mapred.local.dir) c.设置DataNode处理RPC的线程数(默认为3),大集群可适当加大点(dfs.datanode.handler.count) d.设置NameNode能同时处理请求数(dfs.namenode.handler.count)为集群规模的自然对数lnN的20倍 2.YRAN调优 Yarn的资源表示模型Container,Contain…

Hadoop为用户作业提供了多种可配置的参数,以允许用户根据作业特点调整这些参数值使作业运行效率达到最优. 一 应用程序编写规范 1.设置Combiner         对于一大批MapReduce程序,如果可以设置一个Combiner,那么对于提高作业性能是十分有帮助的.Combiner可减少Map Task中间输出的结果,从而减少各个Reduce Task的远程拷贝数据量,最终表现为Map Task和Reduce Task执行时间缩短. 2. 选择合理的Writable类型       …

本章内容我们学习一下 MapReduce 中的 Shuffle 过程,Shuffle 发生在 map 输出到 reduce 输入的过程,它的中文解释是 “洗牌”,顾名思义该过程涉及数据的重新分配,主要分为两部分:1. map 任务输出的数据分组.排序,写入本地磁盘 2. reduce 任务拉取排序.由于该过程涉及排序.磁盘IO.以及网络IO 等消耗资源和 CPU 比较大的操作,因此该过程向来是“兵家必争”之地,即大家会重点优化的一个地方,因此也是大数据面试中经常会被重点考察的地方.本文力求通俗.…

MapReduce原理 要知道怎么对MapReduce作业进行调优前提条件是需要对Map-Reduce的过程了然于胸. Map-Reduce运行原理图: Map Side 1.从磁盘读取数据并分片 默认每个block对应一个分片,一个map task 2.进行map处理 运行自定义的map业务过程 3.输出数据到缓冲区中 map输出的数据并不是直接写入磁盘的,而是会先存储在一个预定义的buffer中 4.分区.排序分组的过程 对map输出的数据进行分区,按照key进行排序和分组 5.归约(可选)…