一.集群安装 1.在所有的机器上建立相同的用户名,如:hadoop. $adduser hadoop $passwd hadoop 2.在/etc/hosts中添加机器名和IP hadoop@hadoop23:~/hadoop/hadoop-1.2.1/conf$ cat /etc/hosts 127.0.0.1       localhost #127.0.1.1      hadoop23 # The following lines are desirable for IPv6 capabl…

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…

调优概述# 几乎在很多场景,MapRdeuce或者说分布式架构,都会在IO受限,硬盘或者网络读取数据遇到瓶颈.处理数据瓶颈CPU受限.大量的硬盘读写数据是海量数据分析常见情况. IO受限例子: 索引 分组 数据倒入导出 数据移动和转换   CPU受限例子: 聚类/分类 复杂的文本挖掘 特征提取 用户画像 自然语言处理   我们需要从硬件规划和软件规划等多方面结合实现性能和效率的提升. 硬件规划# 评估集群规模# 我们需要搭建多少节点的hadoop集群?回答这个问题考虑的因素比较多:预算?数据量?…

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…

OS and File System 根据Dell(因为我们的硬件采用dell的方案)关于hadoop调优的相关说明,改变几个Linux的默认设置,Hadoop的性能能够增长大概15%. open file descriptors and files 文件描述符是一个索引值,指向内核为每一个进程所维护的该进程打开文件的记录表.当程序打开一个现有文件或者创建一个新文件时,内核向进程返回一个文件描述符.在程序设计中,一些涉及底层的程序编写往往会围绕着文件描述符展开,文件描述符这一概念往往只适用于UN…

内核参数overcommit_memory  它是 内存分配策略 可选值:0.1.2.0, 表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用:如果有足够的可用内存,内存申请允许:否则,内存申请失败,并把错误返回给应用进程.1, 表示内核允许分配所有的物理内存,而不管当前的内存状态如何.2, 表示内核允许分配超过所有物理内存和交换空间总和的内存 建议vm.overcommit.memory设置为2,监听上线128远远不够,建议大于等于32768 dfs.datanode.handler.count…

[root@es-node1 ~]# mkdir /usr/java[root@es-node1 ~]# tar zxvf jdk1.8.0_131.tar.gz -C /usr/java/ [root@es-node1 ~]# cp /etc/profile /etc/profile.back[root@es-node1 ~]# vim /etc/profileexport JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_131/export CLASSPATH=$CLASSPATH…

一. hdfs-site.xml 配置文件 1. dfs.blocksize 参数:hadoop文件块大小描述:新文件的默认块大小,以字节为单位,默认 134217728 字节.可以使用以下后缀(大小写不敏感):k(kilo).m(mega).g(giga).t(tera).p(peta).e(exa)来指定大小(如128k.512m.1g等),或者以字节为单位提供完整的大小. 2. dfs.namenode.handler.count参数:namenode的服务器线程数描述:NameNode有…

Hadoop Settings 由于Hadoop节点的系统配置,一些hadoop的设置可以减少运行系统中的瓶颈.首先,提高Java运行时的堆内存容量,也要和系统中的整体内存容量相关:其次,保持hadoop中派生的task数量与处理器数量相关. 一个比较好的规则是一个Reducer或两个Mapper分配一个处理器:如果系统拥有足够多的内存容量,设置Java堆的最大大小为1GB或更大.此外,还需要注意的是一个任务要有3个Java虚拟机在运行,所以必要还要至少保留每个任务3GB的内存, Hard Dr…

表1表2的join和表3表4的join同时运行 此法需要关注是否有数据倾斜(大量数据集中在某一区间段)…