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       …

作者: Shu, Alison Hadoop作业性能调优的两种场景: 一.用户观察到作业性能差,主动寻求帮助. (一)eBayEagle作业性能分析器 1. Hadoop作业性能异常指标 2. Hadoop作业性能调优7个建议 (二)其他參数调优方法 二.Hadoop集群报告异常.发现个别作业导致集群事故. 一.用户观察到作业性能差.主动寻求帮助. (一)eBay Eagle作业性能分析器 对一般作业性能调优,eBay Eagle[i]的作业性能分析器已经能满足用户大部分需求. eBayEagl…

作者:Shu, Alison Hadoop作业性能调优的两种场景: 一.用户观察到作业性能差,主动寻求帮助. (一)eBayEagle作业性能分析器 1. Hadoop作业性能异常指标 2. Hadoop作业性能调优7个建议 (二)其他參数调优方法 二.Hadoop集群报告异常,发现个别作业导致集群事故. 一.用户观察到作业性能差,主动寻求帮助. (一)eBay Eagle作业性能分析器 对一般作业性能调优.eBay Eagle[i]的作业性能分析器已经能满足用户大部分需求. eBayEagle…

本篇内容 在上一篇的"初识"环节,我们已经在本地和Hadoop集群中,成功的执行了几个MapReduce程序,对MapReduce编程,已经有了最初的理解. 在本篇文章中,我们对MapReduce编程进行进一步的了解,包含:配置API.辅助类.调试手段.调优手段. 整体来说,我个人的理解是: (1)本地开发阶段,对于Eclipse开发MapReduce程序来说.是不须要不论什么插件的,和开发普通的Java程序是一样的,通过DEBUG和单元測试排错. (2)Hadoop环境測试阶段.也比…

Hadoop企业开发场景案例 1 案例需求 ​ (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数.服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程. ​ (2)需求分析: ​ 1G/128m = 8个MapTask:1个ReduceTask:1个mrAppMaster ​ 平均每个节点运行10个/3台 ≈ 3个任务(4 3 3) 2 HDFS参数调优 ​ (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENODE_OPTS = "-Dhadoop.security.logge…

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…

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…

1.课程环境 本课程涉及的技术产品及相关版本: 技术 版本 Linux CentOS 6.5 Java 1.7 Hadoop2.0 2.6.0 Hadoop1.0 1.2.1 Zookeeper 3.4.6 CDH Hadoop 5.3.0 Vmware 10 Hive 0.13.1 HBase 0.98.6 Impala 2.1.0 Oozie 4.0.0 Hue 3.7.0 2.内容简介 本教程针对有一定Hadoop基础的学员,深入讲解如下方面的内容: 1.Hadoop2.0高阶运维,包括H…

Hadoop的MapReduce的Map Task和Reduce Task都是进程级别的:而Spark Task则是基于线程模型的. 多进程模型和多线程模型 所谓的多进程模型和多线程模型,指的是同一个节点上多个任务的运行模式.无论是MapReduce和Spark,整体上看都是多进程的:MapReduce应用程序是由多个独立的Task进程组成的:Spark应用程序的运行环境是由多个独立的Executor进程(每个应用程序使用一个Executor进程)构建的临时资源池构成的. 多进程模型便于细粒度控…

0.preliminary 环境搭建 Setup development environment Download the latest version of MRUnit jar from Apache website: https://repository.apache.org/content/repositories/releases/org/apache/mrunit/mrunit/. For example if you are using the Hadoop version 1.0…