hadoop層面性能如何調優

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hadoop 層面性能調優

1. 守護進行內存調優 

a）NameNode 和 DataNode 內存調整在 hadoop-env.sh 文件中 

NameNode： ExportHADOOP_NAMENODE_OPTS="-Xmx512m-Xms512m -Dhadoop.security.logger=${HADOOP_SECURITY_LOGGER:-INFO,RFAS} -Dhdfs.audit.logger=${HDFS_AUDIT_LOGGER:-INFO,NullAppender} $HADOOP_NAMENODE_OPTS" 

DataNode： 

export HADOOP_DATANODE_OPTS="-Xmx256m -Xms256m -Dhadoop.security.logger=ERROR,RFAS $HADOOP_DATANODE_OPTS" 

-Xmx -Xms 這兩個參數一般保持一致，以避免每次垃圾回收完成后 JVM 重新分配內存。

b）REsourceManager 和 NodeManager 內存調整在 yarn-env.sh 文件中 

REsourceManager： 

export YARN_RESOURCEMANAGER_HEAPSIZE=1000 默認 export YARN_RESOURCEMANAGER_OPTS="..........."可以覆蓋上面的值 

NodeManager： 

export YARN_NODEMANAGER_HEAPSIZE=1000 默認export YARN_NODEMANAGER_OPTS="";可以覆蓋上面的值 

常駐內存經驗配置： 

namenode:16G 

datanode:2-4G 

ResourceManager:4G
NodeManager:2G 

Zookeeper：4G 

Hive Server：2G 

2. mr中間目錄要配置多個，分散IO 壓力

http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/ 

配置文件yarn-default.xml 分散 IO 壓力 

yarn.nodemanager.local-dirs 

yarn.nodemanager.log-dirs 

配置文件 mapred-default.xml： 

mapreduce.cluster.local.dir 

配置文件 hdfs-default.xml：提高可靠性 

dfs.namenode.name.dir
dfs.namenode.edits.dir 

dfs.datanode.data.dir 

3. mr中間結果要壓縮 

a）配置 mapred-site.xml 文件中配置 

<property>

 <name>mapreduce.map.output.compress</name> 

 <value>true</value> 

</property> 

<property> 

<name>mapreduce.map.output.compress.codec</name> 

<value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value> 

</property>
程序運行時指定參數 hadoop jar /home/hadoop/tv/tv.jar MediaIndex -Dmapreduce.compress.map.output=true -Dmapreduce.map.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec /tvdata /media 

b）使用合理的壓縮算法（cpu 和磁盤） cpu：如果是 cpu 的瓶頸，可以更換速度快的壓縮算法 磁盤：如果是磁盤的瓶頸，可以更換壓縮力度大的壓縮算法 一般情況我們使用 snappy 壓縮，比較均衡 lzo 

4. hdfs文件系統中避免，大量小文件存在 

5. 根據具體情況，在 Map 節點使用 Combiner，減少輸出結果

6. 重用 Writable 類型

比如 聲明一個對象 Text word = new Text(); map(),reduce()方法里面重用 

7. 根據集群節點具體情況，調整 task 的并行度 

設置 map 和 reduce 最大任務個數： 

mapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum 

mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximum 

配置文件 mapred-default.xml：

設置 map 和 reduce 單個任務內存大小： 

mapreduce.map.memory.mb 1G 默認 

mapreduce.reduce.memory.mb 1G 默認

8. 要有效的監控手段(使用nmon，條件允許會部署ganglia搜集各種指標，分析指標發現瓶頸，然后指定措施)

硬件層面性能調優： 

機架分開，節點均勻放置 

操作系統層面性能調優： 

多個網卡：多網卡綁定，做負載均衡或者主備 

磁盤：多個磁盤掛載到不同目錄下，存放數據做計算的磁盤不要做 raid 

集群規劃： 

集群節點內存分配： 

比如一個數據節點，假如 task 并行度為 8 DataNode（2~4G）+ NodeManager（2G）+Zookeeper（4G）+1G（單個任務默認大小）*8=16G~18G

集群規模： 假如 每天數據 1T 數據保存一個月，每個節點硬盤 2T 1T*3(副本)*30（天）=90T=n*2T*（60~70%） n=60 節點左右 企業中數據保留 7 天 15 天比較常見，數據比較重要的話 1 個月

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