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…

1.平衡磁盘利用率 hadoop balancer -Threshold 20 或者 sh $HADOOP_HOME/bin/start-balancer.sh –t 20% 参数20是比例参数,表示20%,也就是平各个DataNode直接磁盘使用率偏差在20%以内. threshold 默认设置:10,参数取值范围:0-100,参数含义:判断集群是否平衡的目标参数,每一个 datanode 存储使用率和集群总存储使用率的差值都应该小于这个阀值 ,理论上,该参数设置的越小,整个集群就越平衡,但是…

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…

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…

文章概述: 1.顺序写 2.顺序读 3.随机写 4.随机读 5.SCAN数据 0 性能测试工具 hbase org.apache.hadoop.hbase.PerformanceEvaluation Usage: java org.apache.hadoop.hbase.PerformanceEvaluation \   [--nomapred] [--rows=ROWS] [--table=NAME] \   [--compress=TYPE] [--blockEncoding=TYPE] […

本課主題 Shuffle 是分布式系统的天敌 Spark HashShuffle介绍 Spark Consolidated HashShuffle介绍 Shuffle 是如何成为 Spark 性能杀手 Shuffle 性能调优思考 Spark HashShuffle 源码鉴赏 引言 Spark HashShuffle 是它以前的版本,现在1.6x 版本默应是 Sort-Based Shuffle,那为什么要讲 HashShuffle 呢,因为有分布式就一定会有 Shuffle,而且 HashSh…

本課主題 Sorted-Based Shuffle 的诞生和介绍 Shuffle 中六大令人费解的问题 Sorted-Based Shuffle 的排序和源码鉴赏 Shuffle 在运行时的内存管理 引言 在历史的发展中,为什么 Spark 最终还是选择放弃了 HashShuffle 而使用了 Sorted-Based Shuffle,而且作为后起之秀的 Tungsten-based Shuffle 它到底在什么样的背景下产生的.Tungsten-Sort Shuffle 已经并入了 Sorte…

本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢,所…

Spark性能调优之资源分配    性能优化王道就是给更多资源!机器更多了,CPU更多了,内存更多了,性能和速度上的提升,是显而易见的.基本上,在一定范围之内,增加资源与性能的提升,是成正比的:写完了一个复杂的spark作业之后, 进行性能调优的时候,首先第一步,我觉得,就是要来调节最优的资源配置:在这个基础之上, 如果说你的spark作业,能够分配的资源达到了你的能力范围的顶端之后,无法再分配更多的资源了, 公司资源有限:那么才是考虑去做后面的这些性能调优的点.         大体上这两个方…