Hadoop作为大数据处理的典型平台,在海量数据处理过程中,其主要限制因素是节点之间的数据传输速率.因为集群的带宽有限,而有限的带宽资源却承担着大量的刚性带宽需求,例如Shuffle阶段的数据传输不可避免,所以如何优化带宽资源的占用是一个值得思考的问题.仔细思考下,Hadoop数据传输的需求主要表现在几个方面: Map阶段的数据传输:Map阶段的非本地化任务需要远程拷贝数据块,然而这种带宽消耗在一定程度上不是必要的,如果数据能做到很高程度的本地化可以减少这个阶段的数据传输带来的带宽消耗. Shu…

在性能调优:理解Set Statistics IO输出我们讨论了Set Statistics IO,还有如何帮助我们进行性能调优.这篇文章会讨论下Set Statistics Time,它会告诉我们执行一个查询需要的时间. 我们用一个例子来开始. USE AdventureWorks2008r2 GO DBCC dropcleanbuffers DBCC freeproccache GO SET STATISTICS TIME ON GO SELECT * FROM Sales.SalesOrd…

性能调优是DBA的重要工作之一.很多人会带着各种性能上的问题来问我们.我们需要通过SQL Server知识来处理这些问题.经常被问到的一个问题是:早上这个存储过程运行时间还是可以的,但到了晚上就很慢很慢.对此,我们可以笑着回答:这个存储过程运行多次后,已经累趴了,所以很慢. 存储过程或语句运行时间取决于服务器的工作量.如果在晚上,服务器负担很重的话,你的存储过程可能需要更多的时间来运行,因为它在等待CPU周期(CPU cycle)和IO完成(IO completion).为了获得一致的响应时间,…

6.2 诊断性能瓶颈 有的时候作业的执行时间会长得惊人.想靠猜也是很难猜对问题在哪.这一章中将介绍如何界定问题,找到根源.涉及的工具中有的是Hadoop自带的,有的是本书提供的. 系统监控和Hadoop任务 在Hadoop的0.20.x版本中,并没有提供MapReduce任务的CPU和内存的性能指标的抽取方法.不过在0.22版本中,CPU和内存性能指标将会被写道作业的历史信息文件中.并且可以通过Hadoop的用户界面来查看这些. 6.2.1 理解MapReduce作业性能的影响因子 从大的方面来…

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…

6.4.6 优化数据序列化 如何存储和传输数据对性能有很大的影响.在这部分将介绍数据序列化的最佳实践,从Hadoop中榨出最大的性能. 压缩压缩是Hadoop优化的重要部分.通过压缩可以减少作业输出数据的储存足迹,加速MapReduce作业下游接收数据.另外,在map和reduce之间的数据需要被压缩以减轻网络IO的压力.压缩技术的具体内容在第5章中介绍. 二进制文件格式 使用二进制文件格式,如Avro和SequenceFile,可以使数据的表达更为紧凑,并提高编组(marshalling)和逆…

6.1 测量MapReduce和环境的性能指标 性能调优的基础系统的性能指标和实验数据.依据这些指标和数据,才能找到系统的性能瓶颈.性能指标和实验数据要通过一系列的工具和过程才能得到. 这部分里,将介绍Hadoop自带的工具和性能指标.还将捎带介绍性能监控工具. 6.1.1 作业统计数据抽取工具 这一章中介绍的很多技术都需要从Hadoop中抽取作业和任务的性能指标.有以下三种办法抽取这些统计数据: 用JobTracker UI来查看作业和任务的计数器. 用Hadoop CLI(命令行界面)来查看…

原文:[原创]构建高性能ASP.NET站点 第五章-性能调优综述(后篇) 构建高性能ASP.NET站点 第五章—性能调优综述(后篇) 前言:本篇主要讲述如何根据一些简单的工具和简单的现象来粗布的定位站点的性能问题.  本章的议题如下: 性能调优的一般过程 利用分析工具分析页面加载信息 利用分析工具分析性能瓶颈     系列文章链接: 构建高性能ASP.NET站点 开篇 构建高性能ASP.NET站点之一 剖析页面的处理过程(前端) 构建高性能ASP.NET站点之二 优化HTTP请求(前端) 构建高…

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…

CPU 100%: 有时可能是硬盘性能不足,或者内存容量不够,让CPU一直忙于I/O. 导致性能问题的一些因素: 用户习惯:在运行尖峰时刻做一些不必做但消耗资源的事情,如之行数据库完整备份,如在服务器上运行消耗资源的屏保. 需要有基线,而不是我觉得....,需要数据及量化. 性能调优前要分析出性能的问题,每个阶段的消耗,已经分析下哪个阶段可以提高,提高多少,需要花费多少成本,性价比如何,看客户是否能接受…