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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…

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…

hadoop作业调优参数整理及原理 10/22. 2013 1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 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.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存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.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),…

1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 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.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存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.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中,这个b…

1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 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.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存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.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中,这个b…

dfs.datanode.handler.count默认为3,大集群可以调整为10 传统MapReduce和yarn对比 如果服务器物理内存128G,则容器内存建议为100比较合理 配置总量时考虑系统调优块,双路四核2*4*2=16g,则总量设置为10到12比较合适,需要预留空间给其他服务器 需要给master分配足够资源,并且分配受限于yarn hadoop调优需要不断尝试,没有固定的套路…

1.概述 其实,在从事过调优相关的工作后,会发现其实调优是一项较为复杂的工作.而对于Hadoop这样复杂且庞大的系统来说,调优更是一项巨大的工作,由于Hadoop包含Common.HDFS.MapReduce.YARN等模块,每个模块都有可以根据自身业务进行优化的工作,本篇博客也是针对某些模块进行调优剖析. 在进行Hadoop调优时,不仅仅只是针对其性能调优,还是涉及到更底层的硬件,OS以及JVM等的优化,如下图所示: 针对以上内容进行优化,均有可能对Hadoop的性能进行提升. 2.OS调优…

yarn的参数调优,必调参数 28>.yarn.nodemanager.resource.memory-mb  默认为8192.每个节点可分配多少物理内存给YARN使用,考虑到节点上还 可能有其他进程需要申请内存,该值设置为物理内存总数/1.3比较合适, 例如128G内存的节点可以分配100G   30>.yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 默认为8.每个节点可分配多少虚拟核给YARN使用,通常设为该节点定义 的总虚拟核数即可.…