文章目录一、HDFS参数调优hdfs-site.xml二、YARN参数调优yarn-site.xml三、mapreduce的优化方法 一、HDFS参数调优hdfs-site.xml1、调整namenode处理客户端的线程数dfs.namenode.handler.count=20 * log2(Cluster Size)2、编辑日志存储路径dfs.namenode.edits.dir设置与镜像文
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2023-09-01 08:18:49
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HDFS调优；MapReduce调优；YARN调优
原创
2022-11-28 09:28:48
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目录1 mapreduce 跑的慢的原因2 mapreduce 优化方法2.1 数据输入2.2 map阶段2.3 reduce阶段2.4 IO传输2.5 数据倾斜问题2.6 常用的调优参数3 HDFS 小文件优化方法3.1 HDFS 小文件弊端3.2 解决方案3.3 CombineFileInputFormat3.4 开启JVM重用4 M
原创
2021-12-10 15:35:43
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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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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
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2023-07-20 17:32:50
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文章主要内容MapReduce速度慢的原因MapReduce优化方法（各个阶段的优化和参数调优）HDFS小文件优化方法Hadoop之优化策略1.MapReduce速度慢的原因MapReduce程序效率的瓶颈在于两点：计算机性能IO操作优化 a. 数据倾斜 b. Map和Reduce数设置不合理 c. Map运行时间太长，导致Reduce等待过久 d. 小文件过多 e. 大量的不可分块的超大文件 f
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2023-07-14 15:25:40
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目录 一、资源相关参数二、容错相关参数(MapReduce性能优化)一、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）如：表1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。mapreduc
# Hadoop参数调优指南
## 目录
- 引言
- 为什么需要Hadoop参数调优
- Hadoop参数调优的流程
- 步骤一：了解集群配置和硬件资源
- 步骤二：调整Hadoop配置参数
- 步骤三：监控和优化资源利用率
- 结论
- 参考资料
## 引言
Hadoop是一个用于处理大数据集的开源框架，可以在集群中分布式地处理数据。然而，在使用Hadoop时，合理地设置和调整Hado
原创
2023-08-13 15:29:28
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1）HDFS参数调优hdfs-site.xml The number of Namenode RPC server threads that listen to requests from clients. If dfs.namenode.servicerpc-address is not conf ...
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2021-09-01 09:38:00
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# Hadoop IO调优入门指南
## 1. 调优流程概述
Hadoop的IO调优是提升Hadoop作业性能的重要环节，主要包括数据块大小配置、压缩格式选择、序列化机制优化等。下面的表格简要说明了调优的流程步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|---------------------|
| 1 | 确定目标和分析性能瓶颈 |
| 2
# Hadoop调优：实战中的相关技巧与实践
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，广泛应用于大数据存储与处理。尽管 Hadoop 提供了强大的功能与灵活的架构，但在生产环境中，合理的调优能够显著提升性能和资源利用率。本篇文章将介绍一些 Hadoop 调优的有效策略，并通过代码示例进行展示。
## 一、了解Hadoop的基本概念
在深入调优之前，先快速回顾一下 Hadoop 的基本组件：
原创
2024-08-20 06:41:05
33阅读
[size=large]1. 管理员角度主要在四方面进行调优[/size]
（1） 硬件选择、
（2）操作系统参数调优、
（3）jvm参数调优、
（4）hadoop参数调优。
[size=large]2.操作系统调优[/size]
（1）.增大同时打开的文件描述符合网络连接上限。
管理员在启动hadoop集群时，应使用ulimit命令
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2023-08-18 19:53:34
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什么是大数据
1.大数据是一个概念也是一门技术,是以Hadoop为代表的大数据平台框架上进行各种数据分析的技术2.大数据包括了以Hadoop和Spark为代表的基础大数据框架3.还包括实时数据处理,离线数据处理;数据分析,数据挖掘和用机器算法进行预测分析等技术 Hadoop开源的 分布式存储 分布式计算平台
可以做什么?:
搭建大型数据仓库,PB级数据的存储,处理
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2023-05-24 14:24:50
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本文章致力于解释Hadoop安装的细节，对每个有困惑的地方进行一个解释。温馨提示：看文章之前准备一杯水!类容很干!!!（看完，妈妈再也不用担心 我安装Hadoop有困惑了。） 这里写目录标题本文章致力于解释Hadoop安装的细节，对每个有困惑的地方进行一个解释。温馨提示：看文章之前准备一杯水!类容很干!!!（看完，妈妈再也不用担心 我安装Hadoop有困惑了。）1.cpu核数2.内存3.指定磁盘容
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2023-10-15 19:40:32
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1.MapReduce 跑的慢的原因
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
(2) I/O 操作优化
① 数据倾斜
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2023-09-13 23:22:49
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下载
Hadoop文件之后，解压之后建议将
Hadoop的bin目录配置到PATH环境变量，然后进到
Hadoop的conf目录对
Hadoop进行伪分布式配置，最简单的是四个配置，配置步骤如下：(1)配置core-site.xml这个配置是
Hadoop的核心配置，至少需要配置HDFS的地址及端口号，这里使用下面最简单的配置方法：<configuration>
<proper
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2023-07-06 22:57:54
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Hadoop运维人员,负责为Hadoop提供一个高效和可靠的作业执行环境,很多时候,需要从全局出发,通过调整一些关键参数以提供系统的性能和吞吐量.总体上看,Hadoop运维需要从硬件选择,操作系统参数调优,JVM参数调优,Hadoop参数调优四个方面着手进行调优 1.硬件选择 在硬件环境中,应着重提高Master机的物理性能(使用更好的CPU和更大的内存等等). Hadoop自身是主
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2023-08-11 19:44:11
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随着MapReduce的流行，其开源实现Hadoop也变得越来越受推崇。在Hadoop系统中，有一个组件非常重要，那就是调度器，它的作用是
将系统中空闲的资源按一定策略分配给作业。在Hadoop中，调度器是一个可插拔的模块，用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器。Hadoop中常见
的调度器有三种，分别为：（1）默认的调度器FIFOHadoop中默认的调度器，它先按照作业的优先级高低，再按照到达
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2023-07-26 23:01:05
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Hadoop参数调优:通过修改hadoop三个配置文件的参数来提高性能。主要有三个文件core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml。下面分别介绍这三个文件常用的参数配置。我们的环境上面的路径是: /usr/lib/hadoop/etc/hadoop三个配置文件介绍：core-site.xml该文件中是集群的一些基本参数，与hadoop部署密切相关，但是对于
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2023-09-20 10:47:58
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系统性能一直是个热门话题。做运维这几年也一直在搞性能调优，写这个文章也算是对工作的总结。讲调优第一步是，要讲为什么要调优？也就是系统分析，分析还需要有指标，做好性能监控的情况下，看到确实需要调优才能进行。不能为了调优而 “调优“ 那不是调优，那是破坏。性能分析的目的 找出系统性能瓶颈
为以后的优化提供方案或者参考
达到良好利用资源的目的。硬件资源和软件配置。 影响性能的因素想确定有哪些
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2024-06-25 13:19:40
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