hadoop集群性能低下的常见原因 (一)硬件环境 1.CPU/内存不足,或未充分利用 2.网络原因 3.磁盘原因 (二)map任务原因 1.输入文件中小文件过多,导致多次启动和停止JVM进程.可以设置JVM重用. 2.数据倾斜:大文件且不可分割,导致处理这些文件的map需要很长时间. 3.数据本地化效果差. (三)reduce任务的原因 1.reduce任务数量过大或过小 2.数据倾斜:一部分key的记录数量太大,导致某些reduce执行过慢 3.缓慢的shuffle和排序 (四)hadoop…

hadoop集群性能低下的常见原因 (一)硬件环境 1.CPU/内存不足,或未充分利用 2.网络原因 3.磁盘原因 (二)map任务原因 1.输入文件中小文件过多,导致多次启动和停止JVM进程.可以设置JVM重用. 2.数据倾斜:大文件且不可分割,导致处理这些文件的map需要很长时间. 3.数据本地化效果差. (三)reduce任务的原因 1.reduce任务数量过大或过小 2.数据倾斜:一部分key的记录数量太大,导致某些reduce执行过慢 3.缓慢的shuffle和排序 (四)hadoop…

Hadoop生产调优 一.HDFS-核心参数 1.NameNode 内存生产配置 1) NameNode 内存计算 每个文件块大概占用 150byte,一台服务器 128G 内存为例,能存储多少文件块呢? 128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte ≈ 9.1 亿 2) Hadoop2.x 系列,配置 NameNode 内存 ​ NameNode 内存默认 2000m,如果服务器内存 4G,NameNode 内存可以配置 3g.在hadoop-env.sh 文件中配置如…

一.程序的性能通过哪几个方面表现 1.执行速度(程序反应反应是否迅速.响应时间是否足够短) 2.分配内存 (分配内存是否合理,是否过多的消耗内存或者内存溢出) 3.启动时间(程序从运行到可以正常处理业务需要花费多长时间) 4.负载承受能力(当系统压力上升时,系统的执行速度.响应时间的上升曲线是否平缓) 二.性能的参考指标 1.执行时间(一段代码从开始运行到运行结束,所使用的时间) 2.CPU时间(函数或者线程占用CPU实际) 3.内存分配(程序在运行时占用的内存空间) 4.磁盘吞吐量(描述I/O…

大家都知道在双十一这些电商大型营销活动期间,电商网站的访问量等是平时的N倍.每当这个时候到来,无论是开发还是运维人员都严阵以待生怕服务出现问题.很不幸,笔者的一个朋友在一家电商公司上班,在双十一时,恰恰就出现了NameNode宕机的生产事故. 鉴于涉及到一些公司私密信息,不便发一些排查问题截图,同时,JVM调优作为大数据从业者必备技能,笔者打算后续分篇系统阐述,这里仅就问题现象.问题分析.解决方案三个层面阐述这次生产事故从产生.排查到最终解决的历程.希望能给大家带来一定思考,避免此类事情的发生以…

1.课程环境 本课程涉及的技术产品及相关版本: 技术 版本 Linux CentOS 6.5 Java 1.7 Hadoop2.0 2.6.0 Hadoop1.0 1.2.1 Zookeeper 3.4.6 CDH Hadoop 5.3.0 Vmware 10 Hive 0.13.1 HBase 0.98.6 Impala 2.1.0 Oozie 4.0.0 Hue 3.7.0 2.内容简介 本教程针对有一定Hadoop基础的学员,深入讲解如下方面的内容: 1.Hadoop2.0高阶运维,包括H…

1.概述 其实,在从事过调优相关的工作后,会发现其实调优是一项较为复杂的工作.而对于Hadoop这样复杂且庞大的系统来说,调优更是一项巨大的工作,由于Hadoop包含Common.HDFS.MapReduce.YARN等模块,每个模块都有可以根据自身业务进行优化的工作,本篇博客也是针对某些模块进行调优剖析. 在进行Hadoop调优时,不仅仅只是针对其性能调优,还是涉及到更底层的硬件,OS以及JVM等的优化,如下图所示: 针对以上内容进行优化,均有可能对Hadoop的性能进行提升. 2.OS调优…

dfs.datanode.handler.count默认为3,大集群可以调整为10 传统MapReduce和yarn对比 如果服务器物理内存128G,则容器内存建议为100比较合理 配置总量时考虑系统调优块,双路四核2*4*2=16g,则总量设置为10到12比较合适,需要预留空间给其他服务器 需要给master分配足够资源,并且分配受限于yarn hadoop调优需要不断尝试,没有固定的套路…

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…

OS and File System 根据Dell(因为我们的硬件采用dell的方案)关于hadoop调优的相关说明,改变几个Linux的默认设置,Hadoop的性能能够增长大概15%. open file descriptors and files 文件描述符是一个索引值,指向内核为每一个进程所维护的该进程打开文件的记录表.当程序打开一个现有文件或者创建一个新文件时,内核向进程返回一个文件描述符.在程序设计中,一些涉及底层的程序编写往往会围绕着文件描述符展开,文件描述符这一概念往往只适用于UN…