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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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。
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 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
在看Windows程序设计时，对第二章的修改内存数据程序很感兴趣，故把它改成了MFC程序以更好的操作。第一次在博客园发表博客，本人也是一个初学者，故有许多不懂，还恳请各位指教。这是我的界面图： 程序代码：MemoRepairDlg.h:// MemoRepairDlg.h : 头文件
//
#pragma once
#include "afxwin.h"
// CMemoRepai
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2023-11-09 05:59:24
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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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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
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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## Yarn容器内存调优
作为一名经验丰富的开发者，你可能会面临一些性能和资源利用率的挑战。而在大数据领域中，Yarn是一个常用的资源调度器，它可以帮助你更好地管理和利用集群资源。本文将向你介绍如何进行Yarn容器内存调优，以提高应用程序的性能和效率。
### 流程概述
在开始之前，我们先来看一下整个流程的概述。下面的表格展示了Yarn容器内存调优的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| -
原创
2023-08-23 03:52:47
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Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度，本文介绍如何配置YARN对内存和CPU的使用。YARN作为一个资源调度器，应该考虑到集群里面每一台机子的计算资源，然后根据application申请的资源进行分配Container。Container是YARN里面资源分配的基本单位，具有一定的内存以及CPU资源。在YARN集群中，平衡内存、CPU、磁盘的资源的很重要的，根据经验，每两个c
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2023-06-30 15:25:35
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一、常用的调优参数1）调优参数列表（1）Resourcemanager 相关yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count ResourceManager 处理调度器请求的线程数量
yarn.resourcemanager.scheduler.class 配置调度器（2）Nodemanager 相关yarn.nodemanager.resour
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2023-11-03 18:01:52
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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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目录1. ResourceManager核心参数2. NodeManager核心参数3. Contanier核心参数 1. ResourceManager核心参数 针对 ResourceManager 主节点来说，需要设置调度器类型及请求线程数据量：参数一：yarn.resourcemanager.scheduler.class设置 YARN 使用调度器，默认值：（不同版本 YARN，值不一样
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2023-10-30 23:16:50
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Container容器，虚拟化的，维度 内容是memory+vcore 负责运行task任务生产如何调优Container参数：假设128G，16物理core，分配内存装完CentOS，消耗内存1G系统预览15%-20%内存（包含装完CentOS需要的内存空间），以防全部使用导致系统夯住，和oom机制事件，或者给未来部署组件预览点空间计算空间128 * 20% = 25.6G == 26G假设只有
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2023-12-08 15:45:27
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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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资源参数调优 了解完了Spark作业运行的基本原理之后，对资源相关的参数就容易理解了。所谓的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，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。以下参数就是Spark中主要的资源参数，每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分，我们同时也给出了一个调优的参考值。
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2024-08-14 17:39:45
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文章目录1.MapReduce1.1.map 映射1.2.reduce 归约 汇总1.3.shuffle 洗牌1.4.MapReduce2.x 架构设计2.yarn的架构设计2.1 container 容器2.2 架构2.2.1几个概念2.2.2 client向rm提交应用程序流程2.2.3 wordcount案例 理解split个数==map task个数3.yarn的调优及三种资源调度方式3
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2023-11-28 07:47:41
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一、MapReduce跑得慢的原因MapReduce程序效率的瓶颈在于两点：1.计算机性能CPU、内存、磁盘健康、网络。 就如百度能通过增加服务器解决问题，绝对不麻烦程序猿，真好用的就是提升服务器性能，有钱可以用量子计算机、银河超算。2.I/O操作优化避免大量磁盘I/O以及网络I/O1）数据倾斜2）Map和Reduce数设置不合理3）Map运行时间太长，导致Reduce等待过久4）小文件过多。 H
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2023-11-29 14:35:51
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准备工作1 理解组件Ambari 支持的Hadoop组件主要分为3层：Core Hadoop: Apache Hadoop基础组件.
Hadoop Distributed File System (HDFS): 设计用来运行 MapReduce 引擎的一个文件系统. 提供在分布式环境的数据访问.MapReduce: MapReduce 编程框架处理数据.Essential Had
