1. Hadoop企业优化

13. Hadoop企业优化 - 图1

2. MapReduce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。

13. Hadoop企业优化 - 图2

13. Hadoop企业优化 - 图3

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13. Hadoop企业优化 - 图6

13. Hadoop企业优化 - 图7

13. Hadoop企业优化 - 图8

3. 常用的调优参数

1）资源相关参数

（1）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:MB），默认为1024。如果MapTask实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。
mapreduce.reduce.memory.mb 一个ReduceTask可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果ReduceTask实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。
mapreduce.map.cpu.vcores 每个MapTask可使用的最多cpu core数目，默认值: 1
mapreduce.reduce.cpu.vcores 每个ReduceTask可使用的最多cpu core数目，默认值: 1
mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies 每个Reduce去Map中取数据的并行数。默认值是5
mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent Buffer中的数据达到多少比例开始写入磁盘。默认值0.66
mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent Buffer大小占Reduce可用内存的比例。默认值0.7
mapreduce.reduce.input.buffer.percent 指定多少比例的内存用来存放Buffer中的数据，默认值是0.0

（2）应该在YARN启动之前就配置在服务器的配置文件中才能生效（yarn-default.xml）

配置参数 参数说明
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 给应用程序Container分配的最小内存，默认值：1024
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 给应用程序Container分配的最大内存，默认值：8192
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 每个Container申请的最小CPU核数，默认值：1
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 每个Container申请的最大CPU核数，默认值：32
yarn.nodemanager.resource.memory-mb 给Containers分配的最大物理内存，默认值：8192

（3）Shuffle性能优化的关键参数，应在YARN启动之前就配置好（mapred-default.xml）

配置参数 参数说明
mapreduce.task.io.sort.mb Shuffle的环形缓冲区大小，默认100m
mapreduce.map.sort.spill.percent 环形缓冲区溢出的阈值，默认80%

2）容错相关参数（MapReduce 性能优化）

配置参数 参数说明
mapreduce.map.maxattempts 每个Map Task最大重试次数，一旦重试参数超过该值，则认为Map Task运行失败，默认值：4。
mapreduce.reduce.maxattempts 每个Reduce Task最大重试次数，一旦重试参数超过该值，则认为Map Task运行失败，默认值：4。
mapreduce.task.timeout Task超时时间，经常需要设置的一个参数，该参数表达的意思为：如果一个Task在一定时间内没有任何进入，即不会读取新的数据，也没有输出数据，则认为该Task处于Block状态，可能是卡住了，也许永远会卡住，为了防止因为用户程序永远Block住不退出，则强制设置了一个该超时时间（单位毫秒），默认是600000。如果你的程序对每条输入数据的处理时间过长（比如会访问数据库，通过网络拉取数据等），建议将该参数调大，该参数过小常出现的错误提示是“AttemptID:attempt_14267829456721_123456_m_000224_0 Timed out after 300 secsContainer killed by the ApplicationMaster.”。

4. HDFS 小文件优化方法

小文件的优化无非以下几种方式：

  • 在数据采集的时候，就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS。
  • 在业务处理之前，在HDFS上使用MapReduce程序对小文件进行合并。
  • 在MapReduce处理时，可采用CombineTextInputFormat提高效率。

13. Hadoop企业优化 - 图9

13. Hadoop企业优化 - 图10