hadoop性能調(diào)優(yōu)

1.運(yùn)行namenode的節(jié)點(diǎn)要穩(wěn)定
2.多路多核求厕，高頻率cpu著隆、大內(nèi)存
namenode的內(nèi)存決定了集群保存文件數(shù)的總量扰楼，resourcemanager也會(huì)消耗一定內(nèi)存
3.從節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存需要根據(jù)cpu的虛擬核數(shù)進(jìn)行配比
cpu的vcore數(shù)=cpu個(gè)數(shù)*單cpu核數(shù)*HT(超線程 數(shù))
內(nèi)存容量=vcore數(shù)*2GB
4.根據(jù)數(shù)據(jù)量集群規(guī)模
如有1TB 每天增加10GB
則：（1TB+10GB*365)*3*1.3=17.8TB
節(jié)點(diǎn)數(shù)=18TB/2TB=9
總節(jié)點(diǎn)數(shù)=9+2=11（需要加主節(jié)點(diǎn)）
5.不要網(wǎng)絡(luò)io成為瓶頸
交換機(jī)要選好的

操作系統(tǒng)調(diào)優(yōu)不了解

/***hadoop參數(shù)調(diào)優(yōu)****/
1.dfs.block.size 塊越大，元數(shù)據(jù)越少美浦，但是影響分片時(shí)間
2.mapred.local.dir
將中間結(jié)果目錄設(shè)置為分部在多個(gè)磁盤(pán)以提升寫(xiě)入速度
3.dfs.datanode.hander.count 默認(rèn)為三
設(shè)置datanode處理rpc的線程數(shù)弦赖，大集群可以適當(dāng)加大
4.dfs,namenode.hander.count 
設(shè)置namenode能夠同時(shí)處理的請(qǐng)求數(shù)，一般為集群規(guī)模的自然對(duì)數(shù)lnN 的20倍
5.yarn的資源模型為container
容器內(nèi)存
yarn.nodemanager.resource.memory-mb
最小容器內(nèi)存
yarn.sheduler.minimum-allocation-mb
容器內(nèi)存增量
yarn.scheduler.increment-allocation-mb
最大容器內(nèi)存
yarn.sheduler.maximun-allocation-mb
如果內(nèi)存為120G可以給容器內(nèi)存設(shè)置為100G

CPU資源
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
最小虛擬cpu內(nèi)核數(shù)量
yarn.sheduler.minimum-cpu-vcores
容器虛擬cpu內(nèi)核增量
yarn.scheduler.increment-allocation-mb
最大容器虛擬cpu內(nèi)核數(shù)量
yarn.sheduler.maximun-cpu-vcores

//mapreduce調(diào)優(yōu)
1.增大作業(yè)并行程度
改變輸入分片的大小浦辨，增大數(shù)量,計(jì)算公式
max(mapred.min.split.size,min(mapred.max.split.size,dfs.block.size)) 
默認(rèn)
mapre.min.split.size=1
mapred.max.split.size=9223372036854775807
dfs.block.size為塊的大小
最好分片大小和塊大小一樣這樣可以減少網(wǎng)絡(luò)傳輸

2.內(nèi)存
Map任務(wù)內(nèi)存
mapreduce.map.memory.bm
Reduce任務(wù)內(nèi)存
mapreduce.reduce.memory.bm
Map任務(wù)最大堆棧
mapreduce.map.java.ops.max.heap
Reduce任務(wù)最大堆棧
mapreduce.reduce.java.ops.max.heap
ApplicationMaster內(nèi)存
yarn.app.mapreduce.am.resource.mb

3.把所有資源留個(gè)shuffle包含拷貝和排序
最大洗牌連接
mapred.shuttle.max.connections
I/O排序內(nèi)存緩沖（MIB)
mapreduce.task.io.sort.mb
I/O排序因子
mapreduce.task.io.sort.fastor
洗牌期間并行傳輸?shù)哪J(rèn)數(shù)量,reduce通過(guò)rcp條用map的輸出
太大造成擁堵
mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies
壓縮map輸出
mapreduce.map.output.compress
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