mapper数量 reduce数量 combiner 中间值压缩 自定义序列 调整shuffle,减少溢出写 关闭推测执行 任务JVM重用 慢启动reduce…

前面介绍了Hadoop核心组件HDFS和MapReduce,Hadoop发展之初在架构设计和应用性能方面仍然存在不足,Hadoop的优化与发展一方面体现在两个核心组件的架构设计改进,一方面体现在Hadoop生态系统其他组件的不断丰富.此文介绍Hadoop2.0中添加的新特性. 一.HDFS 2.0新特性 这对HDFS的改进,HDFS 2.0主要增加了HDFS HA 以及HDFS联邦等新特性. (一)HDFS HA HA即High Availability,用于解决HDFS 1.0中的单点故障问题…

Spark集群之yarn提交作业优化案例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.启动Hadoop集群 1>.自定义批量管理脚本 [yinzhengjie@s101 ~]$ more `which xzk.sh` #!/bin/bash #@author :yinzhengjie #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie #EMAIL:y1053419035@qq.com #判断用户是否传参 ];then echo "无…

hadoop作业调优参数整理及原理 10/22. 2013 1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),…

yarn-site.xml <property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>22528</value> <discription>每个节点可用内存,单位MB,默认9182MB</discription> </property> <property> <name>yarn.scheduler.minimu…

Spark目前被越来越多的企业使用,和Hadoop一样,Spark也是以作业的形式向集群提交任务,那么在内部实现Spark和Hadoop作业模型都一样吗?答案是不对的. 熟悉Hadoop的人应该都知道,用户先编写好一个程序,我们称为Mapreduce程序,一个Mapreduce程序就是一个Job,而一个Job里面可以有一个或多个Task,Task又可以区分为Map Task和Reduce Task,如下图所示: 而在Spark中,也有Job概念,但是这里的Job和Mapreduce中的Job不一…

一.概述 在本篇博文中,试图通过代码了解hadoop job执行的整个流程.即用户提交的mapreduce的jar文件.输入提交到hadoop的集群,并在集群中运行.重点在代码的角度描述整个流程,有些细节描述的并不那么详细. 汇总的代码流程图附件: hadoop_mapreduce_jobsubmit 二.主要流程 Jobclient通过RPC方式调用到jobtracker的submitJob方法提交作业,包括作业的jar.分片和作业描述. JobTracker的submitJob方法吧job加…

[Hadoop代码笔记]Hadoop作业提交之TaskTracker获取Task 一.概要描述 在上上一篇博文和上一篇博文中分别描述了jobTracker和其服务(功能)模块初始化完成后,接收JobClient提交的作业,并进行初始化.本文着重描述,JobTracker如何选择作业的Task分发到TaskTracker.本文只是描述一个TaskTracker如何从JobTracker获取Task任务.Task任务在TaskTracker如何执行将在后面博文中描述. 二. 流程描述   1. Ta…

Spark和Hadoop作业之间的区别 熟悉Hadoop的人应该都知道,用户先编写好一个程序,我们称为Mapreduce程序,一个Mapreduce程序就是一个Job,而一个Job里面可以有一个或多个Task,Task又可以区分为Map Task和Reduce Task,如下图所示: 而在Spark中,也有Job概念,但是这里的Job和Mapreduce中的Job不一样,它不是作业的最高级别的粒度,在它只上还有Application的概念.我们先来看看Spark文档是怎么定义Applicatio…

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…