HDFS Read调优 在基于 HDFS 存储的 HBase 中,主要有两种调优方式: 绕过RPC的选项,称为short circuit reads 开启让HDFS推测性地从多个datanode读数据的选项,称为 hedged reads Short-Circuit Reads 一般来说,HBase RegionServer 与 HDFS DataNode在一起,所以可以实现很好的数据本地化.但是在早期Hadoop 1.0.0版本中,RegionServer 在与 DataNode通过RPC通信…

本文章来自 hackershell.cn,转载请标注出处 描述 这篇文章主要从一些配置设置相关方面去调优Hadoop集群的笔记,内容来自网上或一些实践经验 1.HDFS审计日志 HDFS审计日志是一个和进程分离的日志文件,默认是没有开启的,开启之后,用户的每个请求都会记录到审计日志当中,通过审计日志可以发现哪些ip,哪些用户对哪些目录做了哪些操作,比如:那些数据在哪些在什么时候删除,和分析哪些Job在密集的对NameNode进行访问,我们自己的版本中对访问记录了job的Id,在新版的HDFS中,…

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…

背景:HBase主集群在生产环境已稳定运行有1年半时间,最大的单表region数已达7200多个,每天新增入库量就有百亿条,对HBase的认识经历了懵懂到熟的过程.为了应对业务数据的压力,HBase入库也由最初的单机多线程升级为有容灾机制的分布式入库,为及早发现集群中的问题,还开发了一套对HBase集群服务和应用全面监控的报警系统.总结下HBase优化(针对0.94版本)方面的一些经验也算对这两年HBase工作的一个描述. 相关资源:<HBase企业应用开发实战>,HBase笔记(工作中自己总…

HDFS基本命令 接触大数据挺长时间了,项目刚刚上完线,趁着空闲时间整理下大数据hadoop.Hbase等常用命令以及各自的优化方式,当做是一个学习笔记吧. HDFS命令基本格式:Hadoop  fs  -cmd < args > ls 命令 hadoop fs -ls /  列出hdfs文件系统根目录下的目录和文件 hadoop fs -ls -R /  递归列出hdfs文件系统所有的目录和文件 put 命令 hadoop fs -put < local file > <…

1.HDFS调优 a.设置合理的块大小(dfs.block.size) b.将中间结果目录设置为分布在多个磁盘以提升写入速度(mapred.local.dir) c.设置DataNode处理RPC的线程数(默认为3),大集群可适当加大点(dfs.datanode.handler.count) d.设置NameNode能同时处理请求数(dfs.namenode.handler.count)为集群规模的自然对数lnN的20倍 2.YRAN调优 Yarn的资源表示模型Container,Contain…

参照官方文档:http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/documentation/core/latest/topics/cdh_ig_yarn_tuning.html1)对YARN调优: 我们实际是2颗CPU,一共24核心数,上面的服务用掉了5核,还剩下24-5=19核心 我们实际的64G的内存,64-1-1-(64*20%)=49G 修改YARN的配置页面,按照上面的算法修改配置参数: 修改参数过后需要重启集群 2)对系统优化:File Syst…

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####…

摘要 1.num-executors 2.executor-memory 3.executor-cores 4.driver-memory 5.spark.default.parallelism 6.spark.storage.memoryFraction 7.spark.shuffle.memoryFraction 8.total-executor-cores 9.资源参数参考示例 内容 1.num-executors 参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来…

因为Spark是内存当中的计算框架,集群中的任何资源都会让它处于瓶颈,CPU.内存.网络带宽.通常,内存足够的情况之下,网络带宽是瓶颈,这时我们就需要进行一些调优,比如用一种序列化的方式来存储RDD来减少内存使用,这边文章就讲两种方式,数据序列化和内存调优,接下来我们会分几个主题来谈论这个调优问题. 1.数据序列化 (1) Spark默认是使用Java的 ObjectOutputStream框架,它支持所有的继承于java.io.Serializable序列化,如果想要进行调优的话,可以通过继承…