一.来源 Streaming Hadoop Performance Optimization at Scale, Lessons Learned at Twitter (Data platform @Twitter) 二.观后感 2.1 概要 此稿介绍了Twitter的核心数据类库团队,在使用Hadoop处理离线任务时,使用的性能分析方法,及由此发现的问题和优化手段,对如何使用JVM/HotSpot profile(-Xprof)分析Hadoop Job的方法调用开销.Hadoop配置对象的高开…

http://www.searchtech.pro/ Hadoop添加或调整的参数: 一.hadoop-env.sh1.hadoop的heapsize的设置,默认1000 # The maximum amount of heap to use, in MB. Default is 1000. # export HADOOP_HEAPSIZE=2000 2.改变pid的路径,pid文件默认在/tmp目录下,而/tmp是会被系统定期清理的 # The directory where pid file…

比较惭愧,博客很久(半年)没更新了.最近也自己搭了个博客,wordpress玩的还不是很熟,感兴趣的朋友可以多多交流哈!地址是:http://www.leocook.org/ 另外,我建了个QQ群:305994766,希望对大数据.算法研发.系统架构感兴趣的朋友能够加入进来,大家一起学习,共同进步(进群请说明自己的公司-职业-昵称). 1.应用程序角度进行优化 1.1.减少不必要的reduce任务若对于同一份数据需要多次处理,可以尝试先排序.分区,然后自定义InputSplit将某一个分区作为一…

map-reduce的优化: 需要内存的地方:  map/reduce任务运行时内存.存放中间数据的内存缓存区.map输出数据排序内存, 需要操作磁盘的地方: map输出数据缓冲区达到阀值的溢出写文件, map缓冲区满写磁盘,map最后输出写磁盘,  shuffle复制map输出的数据缓冲区阀值的溢出写文件,reduce读输入磁盘, 这些都是中间阶段对磁盘的操作. 运行内存越大,运行速度越快: 中间数据越多,即缓冲区越大,读磁盘和写磁盘的次数越少,所以,这是个辩证的过程.如果运行需要的内存少,可…

一.影响MR程序效率的因素 1.计算机性能: CPU.内存.磁盘.网络, 计算机的性能会影响MR程序的速度与效率 2.I/O方面 1)数据倾斜(代码优化) 2)map和reduce数量设置不合理(通过配置文件后代码中设置) 3)map运行时间过长,导致reduce等待时间过长 4)小文件过多(浪费元数据资源,CombineTextInputFormat) 5)不可分快的超大文件(不断溢写) 6)多个溢写小文件需要多次合并. 二.MR的优化方法 MR优化的六个方面:数据输入.map阶段.reduc…

1. MapReduce 跑得慢的原因 优化方法 MapReduce优化方法主要从六个方面考虑:数据输入.Map阶段.Reduce阶段.IO传输.数据倾斜问题和常用的调优参数. 数据输入 Map阶段 Reduce阶段 I/O传输 数据倾斜 数据倾斜现象 减小数据倾斜的方法 常用的调优参数 资源相关 以下参数是在用户自己的MR应用程序中配置就可以生效(mapred-default.xml) 配置参数 参数说明 mapreduce.map.memory.mb 一个MapTask可使用的资源上限(单位…

1.优化文件系统,修改/etc/fstab 在defaults后面添加noatime,表示不记录文件的访问时间. 修改为: 如果不想重新启动操作系统使配置生效,那么应该执行: # mount -o remount /dev/mapper/centos-root # mount -o remount /dev/mapper/centos-home 当然,如果有其他的磁盘,同样可以这样操作,我这里测试就两个逻辑卷 2.预读缓冲 预读技术可以有效的减少磁盘寻道次数和应用的I/O等待时间,增加Linux…

bBHadoop数据压缩 概述 运行hadoop程序时,I/O操作.网络数据传输.shuffle和merge要花大量的时间,尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下,这个时候,使用数据压缩可以提高效率 压缩策略和原则 压缩是提高Hadoop运行效率的一种策略 通过对Mapper.Reducer运行过程的数据进行压缩,减少磁盘IO,提高运行速度 压缩原则 运算密集型的job,少用压缩 IO密集型的job,多用压缩 总结:当面对一些较大IO量的数据是,使用压缩会提高效率 Hadoop支持的压缩编码…

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…

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop…