Yarn 工作架构最近随着集群大家开始频繁使用集群，资源调度的问题越发的凸显出来。需要更加深入的了解 yarn 资源调度的原理，以及到底在背后做了一些什么事情。来看一下下面这张图。yarn 里面有两个大的角色，这个也很容易在 yarn 里面的配置看到。一个是 Resource Manager 类似于 Master 角色负责任务分配，他会往 Node Manager 分配一个 App Master。
本文主要讨论CDH集群的YARN调优配置，关于YARN的调优配置，主要关注CPU和内存的调优，其中CPU是指物理CPU个数乘以CPU核数，即Vcores = CPU数量*CPU核数。YARN是以container容器的形式封装资源的，task在container内部执行。集群配置集群的配置主要包括三步，第一是先规划集群的工作主机以及每台主机的配置，第二是规划每台主机的安装的组件及其资源分配，第三是
线上Hadoop集群资源严重不足，可能存在磁盘，CPU，节点的操作，那么在这些硬件资源之后，我们的集群是不能立马就利用上这些资源的，需要修改集群Yarn资源配置，然后使其生效。
背景线上Hadoop集群资源严重不足，可能存在磁盘，CPU，节点的操作，那么在这些硬件资源之后，我们的集群是不能立马就利用上这些资源的，需要修改集群Y
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2023-10-18 16:33:16
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# CDH Hive 调优指南
在大数据处理领域，Apache Hive 是一种非常流行的数据仓库工具，它基于 Hadoop 构建，支持 SQL 查询。为了让 Hive 的性能达到最佳，我们可以通过多个步骤进行调优。本文将详细介绍如何对 CDH（Cloudera Distribution Hadoop）中的 Hive 进行调优。
## 调优流程
以下是调优 Hive 的流程步骤：
| 步骤
原创
2024-09-13 05:12:55
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说在前面的话：本文适合电脑内存16G以上的，安装的是纯正的CDH，不是三个节点的，纯正四节点。建议配置主节点3G内存，从节点1.5G内存，硬盘大小建议单节点配置20G以上，CDH版本比apache吃内存和硬盘，请准备好再安装如果你是新手学习，强烈！建议不要瞎改瞎命名，因为后面都是有关联的。如果跟我的一模一样，完全无脑CV保证安装成功，安装过程中遇到的报错各种问题都在相应的环节有说明，不要慌稍微往后
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2023-11-27 16:10:32
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1. 通过combiner来减少网络的流量 Combiner可以减少在map和reduce阶段之间的数据量，较低的数据传输量可以较好的较少运行时间。2 减少输入数据量 这个有点牵强，但是对于有某些分布特征的数据来说可以通过采样的方式进行输入数据缩减。对于某些分析应用而言，这是一个可行的选择，抽样降低到的是精度，而不是准确性。3使用压缩 即使在map和reduce之间使用了Combiner,在map
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2023-07-10 15:06:54
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# CDH Spark内存调优指南
在大数据处理领域，Apache Spark以其高效的内存处理能力广受欢迎。然而，内存的合理分配与调优对于确保Spark应用的性能至关重要。特别是在Cloudera的CDH环境中，合理地配置Spark内存可以帮助我们优化资源的使用，提高数据处理的速度。
## 内存结构与配置
Spark的内存主要分为两大部分：**执行内存**和**存储内存**。执行内存用于执
hadoop组件说明默认参数修改参数hdfsdfs.datanode.data.dir/data/dfs/dn/data/dfs/dndfs.journalnode.edits.dir/data/dfs/jn/data/dfs/jndfs.namenode.name.dir/data/dfs/nn/data/dfs/nnhadoop.log.dir/var/log/hadoop-hdfs/var/
原创
2021-06-01 13:30:15
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2019/3/26星期二调整YARN本主题仅适用于YARN群集，并介绍如何为群集调整和优化YARN。注意：下载ClouderaYARN调整电子表格以帮助计算YARN配置。有关简短视频概述，请参阅调整YARN应用程序。概观此概述提供YARN群集的抽象描述和YARN调整的目标。YARN群集由主机组成。主机提供内存和CPU资源。vcore或虚拟核心是主机CPU的使用份额。调整YARN主要包括在工作主机上
原创
2019-03-26 18:08:29
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性能调优就是用更少的资源提供更好的服务，成本利益最大化。性能调优的手段并不新鲜，性能调优常规手段有：(1) 空间换时间，内存、缓存就是典型的空间换时间的例子。利用内存缓存从磁盘上取出的数据，CPU请求数据直接从内存中获取，从而获取比从磁盘读取数据更高的效率。(2) 时间换空间，当空间成为瓶颈时，切分数据分批次处理，用更少的空间
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2023-06-30 19:07:02
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资源参数调优： Spark资源参数调优,其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方,通过调节各种参数,来优化资源的使用效率,从而提高Spark的运行效率。 num-executors ###参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向集群管理器申请资源时,资源管理器会尽可能按照设置在集群各个节点上,启动相应的Executor进程。该参数
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2023-08-06 08:33:02
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# Ambari Yarn调优
Apache Ambari是一个用于Hadoop集群管理的开源工具，它提供了一个直观的用户界面，可以帮助用户监控、管理和调优集群。在Hadoop集群中，Yarn作为资源管理器，负责为作业分配资源。通过调优Yarn的配置，可以提高集群的性能和资源利用率。
## Yarn调优步骤
### 1. 登录Ambari
首先，登录到Ambari的Web界面。
###
原创
2024-03-25 05:06:02
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yarn资源管理在YARN中，资源管理由RescoueceManager和NodeManager共同完成，其中，Resourcemanager中的调度器负责资源分配，而NodeManager则负责资源的供给和隔离。容器是内存和CPU的抽象概念。容器运行在NodeManager节点。实际生产环境中，每台机器节点的硬件配置不可能完全一样，所以经常需要手动配置调优yarn在每台节点上的资源情况，以便高效
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2023-08-11 17:01:07
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在学习hive的时候，就要像说下hive和hadoop集群之间的关系了，Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询数据 hive最适合于数据仓库程序，对于数据仓库程序不需要实时响应查询，不需要记录级别的插入、更新和删除。因此hive不适用于联机事务处理，可以用于联机分析处理。上图都是来解释hive的一个运行情况，用户可以使用JDBC、ODBC、CLI等连接hive需要开启Thrift
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2023-10-17 05:10:53
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一、服务器参数调优 1、hbase.regionserver.handler.count：增加服务器的处理线程数 hbase.regionserver.handler.count：该设置决定了处理RPC的线程数量，默认值是10。这样设置的目的是防止服务器在某些情况吓出现内存耗尽的情况。 如果服务器上的可用内存较少，就应该将该属性设置为较低的值。如果每个请求只需要一点点的内存，但是每秒TPS却很高，
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2023-07-04 09:49:23
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1、常规性能调优：分配资源、并行度。。。等$SPARK_HOME/bin/spark-submit\
--class cn.spark.sparkTest.WC\
--master yarn-client\
--driver-mamory 2G\
--num-excutor 3\
--excutor-mamory 4g
--excutor-cores 3\
--conf ----\
/usr/lo
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2023-05-24 10:51:50
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通用调优官网给的一些调优的方式，比较通用加资源 暴力调优，加内存，调大并行度（尽管不是最优解，但是最最常用、最直接的方式）开启 MiniBatchFlink 是流式数据处理，没过来一条数据就会被直接处理MiniBatch 是把流处理变为微批处理的方式，先缓存一定的数据后在触发处理，这样可以减少对 State 的访问、提升吞吐、有效减少输出数据量但是会牺牲低延迟，对超低延迟要求的场景不建议
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2024-07-03 04:26:44
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调整YARN本主题仅适用于YARN群集，并介绍如何为群集调整和优化YARN。注意：下载Cloudera YARN调整电子表格以帮助计算YARN配置。 有关简短视频概述，请参阅调整YARN应用程序。概观此概述提供YARN群集的抽象描述和YARN调整的目标。
原创
2021-09-28 11:29:48
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调整YARN 本主题仅适用于YARN群集，并介绍如何为群集调整和优化YARN。 注意：下载Cloudera YARN调整电子表格以帮助计算YARN配置。 有关简短视频概述，请参阅调整YARN应用程序。 概观 此概述提供YARN群集的抽象描述和YARN调整的目标。YARN群集由主机组成。 主机提供内存和CPU资源。 vcore或虚拟核心是主机CPU的使用份额。调整YARN主要包括在工作主机上最佳地定
原创
2022-01-18 14:31:24
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# Yarn的JobHistoryServer调优指南
Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个重要组成部分，是一个大规模的资源管理和作业调度框架。JobHistoryServer是Yarn中负责跟踪已完成作业的组件，它允许用户查看作业的历史记录、性能监控和调试信息。为了提高作业的执行效率、减少资源浪费，一个合理的JobHistor
