集群的优化 1.合理分配map和reduce任务的数量(单个节点上map任务.reduce任务的最大数量) 2.其他配置 io.file.buffer.size hadoop访问文件的IO操作都需要通过代码库.因此,在很多情况下,io.file.buffer.size都被用来设置缓存的大小不论是对硬盘或者是网络操作来讲,较大的缓存都可以提供更高的数据传输,但这也就意味着更大的内存消耗和延迟 这个参数要设置为系统页面大小的倍数,以byte为单位,默认值是4KB,一般情况下,可以设置为64KB(65…

http://www.cnblogs.com/c840136/archive/2013/03/10/2952887.html http://irwenqiang.iteye.com/blog/1535809 mapreduce程序效率的瓶颈在于两点: 1:计算机性能 2:I/O操作优化 优化无非包括时间性能和空间性能两个方面,存在一下常见的优化策略: 1:输入的文件尽量采用大文件 众多的小文件会导致map数量众多,每个新的map任务都会造成一些性能的损失.所以可以将一些小文件在进行mapredu…

Combiner和Partitioner是用来优化MapReduce的,可以提高MapReduce的运行效率.下面我们来具体学习这两个组件 Combiner 我们以WordCount为例,首先通过下面的示意图直观的了解一下Combiner的位置和作用 从上图可以看出,Combiner介于 Mapper和Reducer之间,combine作为 Map任务的一部分,执行完 map 函数后紧接着执行combine,而reduce 必须在所有的 Map 任务完成后才能进行. 而且还可以看出combine…

map阶段优化 参数:io.sort.mb(default 100) 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘. 而是会利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存, 并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能. 每一个map都会对应存在一个内存buffer,map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中, 这个buffer默认是100MB大小, 但是这个大小是可以根据job提交时的参数设定来调整的, 当map的产生数…

资源相关参数 //以下参数是在用户自己的 MapReduce 应用程序中配置就可以生效 (1) mapreduce.map.memory.mb: 一个 Map Task 可使用的内存上限(单位:MB),默认为 1024.如果 Map Task 实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死. (2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个 Reduce Task 可使用的资源上限(单位:MB),默认为 1024.如果 Reduce Task 实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀…

Cloudera 提供给客户的服务内容之一就是调整和优化MapReduce job执行性能.MapReduce和HDFS组成一个复杂的分布式系统,并且它们运行着各式各样用户的代码,这样导致没有一个快速有效的规则来实现优化代码性能的目的.在我看来,调整cluster或job的运行更像一个医生对待病人一样,找出关键的"症状",对于不同的症状有不同的诊断和处理方式.          在医学领域,没有什么可以代替一位经验丰富的医生:在复杂的分布式系统上,这个道理依然正确-有经验的用户和操作者…

/*为防止处理超大作业时超时,将io时间设为1小时         *         <property>            <name>dfs.datanode.socket.write.timeout</name>            <value>6000000</value>        </property>        <property>            <name>dfs.so…

MapReduce优化优化(1)资源相关参数:以下参数是在自己的 MapReduce 应用程序中配置就可以生效 mapreduce.map.memory.mb: 一个 Map Task 可使用的内存上限(单位:MB),默认为 1024.如果 Map Task 实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死.mapreduce.reduce.memory.mb: 一个 Reduce Task 可使用的资源上限(单位:MB),默认为 1024.如果 Reduce Task 实际使用的资源量超过该值,则会被…

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…