1.相关的资源参数mapreduce.map.memory.mb：一个maptask可以使用的资源上限，默认是1G，如果超过设置的值，会被强制杀死mapreduce.reduce.memory.mb：一个ReduceTask可使用的资源上限默认是1G，如果超过设置的值，会被强制杀死mapreduce.map.cpu.vcores：每个maptask最多的CPUcore默认是1个mapreduce.
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2019-01-13 17:37:26
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Hadoop为用户作业提供了多种可配置的参数，以允许用户根据作业特点调整这些参数值使作业运行效率达到最优。一 应用程序编写规范1.设置Combiner 对于一大批MapReduce程序，如果可以设置一个Combiner,那么对于提高作业性能是十分有帮助的。Combiner可减少Map Task中间输出的结果，从而减少各个Reduce Task的
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2023-04-03 14:38:44
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mapreduce.task.io.sort.factor: mr 程序进行合并排序的时候，打开的文 件数量，默认为 10 个.mapreduce.task.io.sort.mb: mr 程序进行合并排序操作的时候或者 mapper 写数据的时候，内存大小，默认 100Mmapred.
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2022-07-02 00:04:30
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1.如何能够让Map执行效率最高尽量减少环形缓冲区flush的次数（减少IO 的使用）1、调大环形缓冲区的大小，将100M调更大。2、调大环形缓冲区阈值大的大小。3、对Map输出的数据进行压缩。（数据在压缩和解压的过程中会消耗CPU）2.如何能够让Reduce执行效率最高尽量减少环形缓冲区flush的次数1尽量将所有的数据写入内存，在内存中进行计算。3.集群调优核心思路在...
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2021-12-29 15:22:06
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1.如何能够让Map执行效率最高尽量减少环形缓冲区flush的次数（减少IO 的使用）1、调大环形缓冲区的大小，将100M调更大。2、调大环形缓冲区阈值大的大小。3、对Map输出的数据进行压缩。（数据在压缩和解压的过程中会消耗CPU）2.如何能够让Reduce执行效率最高尽量减少环形缓冲区flush的次数1尽量将所有的数据写入内存，在内存中进行计算。3.集群调优核心思路在...
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2022-02-16 16:06:06
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一 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。 二 数据输入 （1）合并小文件：在执行mr任务前将小文件进行合并，大量的小文件会产生大量的map任务，增大map任务装载次数，而任务的装载比较耗时，从而导致mr运行较慢。 （2）采用CombineTextInputFormat来作为输入，解决输入端大量小文件
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2023-07-22 00:09:55
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本文主要针对mapreduce的配置对hive进行调优。更多配置可查看hive官网。
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2022-09-07 13:38:52
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mapreduce性能调优mapreduce程序常用调优方法。1、mapreduce参数配置优化map端：map执行输出时首先是保存在缓存中，这个缓存的默认大小是100MB，由参数io.sort.mb来控制。当缓存达到一定比例时，缓存中数据将写入磁盘中，这个比例由io.sort.spill.percent来控制。在缓存写入磁盘之前，可以看到还有一个分割、排序和合并的过程。缓存中的数据在每次输出到
MapReduce调优一、调优的目的充分的利用机器的性能，更快的完成mr程序的计算任务。甚至是在有限的机器条件下，能够支持运行足够多的mr程序。
复制代码二、调优的总体概述从mr程序的内部运行机制，我们可以了解到一个mr程序由mapper和reducer两个阶段组成，
复制代码其中mapper阶段包括：(1)数据的读取、(2)map处理以及写出操作(排序和合并/sort&merge)，而r
Spark的具体操作详见参考文档！！！（这个是重点）Mapreduce和spark是数据处理层两大核心，了解和学习大数据必须要重点掌握的环节，根据自己的经验和大家做一下知识的分享。 首先了解一下Mapreduce，它最本质的两个过程就是Map和Reduce，Map的应用在于我们需要数据一对一的元素的映射转换，比如说进行截取，进行过滤，或者任何的转换操作，这些一对一的元素转换就
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2023-07-12 13:37:10
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[TOC]一、MapReduce跑得慢的原因1）计算机性能CPU、内存、磁盘健康、网络。文件系统可以设置文件访问时，不更新atime2）I/O操作优化（1）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（5）大量的不可分块的超大文件（6）spill次数过多（7）merge次数过多等。二、优化方案MapReduce优化方法主要从几
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2019-10-26 13:59:33
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1：如果
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2022-09-05 16:46:05
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Map阶段优化1、在代码书写时优化，如尽量避免在map端创建变量等，因为map端是循环调用的，创建变量会增加内存的消耗，尽量将创建变量放到setup方法中2、配置调优，可以在集群配置和任务运行时进行调优，如：调优总的原则给shufflfflffle过程尽量多提供内存空间，在map端，可以通过避免多次溢出写磁盘来获得最佳性能(相关配置io.sort.*，io.sort.mb)，在redu
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。1.数据输入输入大量的小文件会造成性能变差。解决方法： 1）采用CombineTextInputFormat作为输入格式化，将小文件整合成大文件； 2）在进行程序之后，先跑一次MapReduce将文件整合成一个文件 3）打开jvm复用模式也能提高处理小文件的性能。2.Map
一个程序完成基本的功能是还不够的，还有一些具有实际意义的问题需要解决，比如性能是不是足够好、有没有足够的空间等。前面都是MapReduce程序的基本实现，现在要来简单介绍一下提高性能的方法。输入采用大文件
对于同样10G的文件总量，MapReduce一次性处理一个10G大文件的时间是要少于处理1000个总量10G的小文件的时间的，所以如果将要处理的是一堆小文件、大总量的数据，不妨先经过一次预
Map端参数调整参数名称类型默认值说明io.sort.mbint100Map阶段内存缓存区大小，默认100Mio.sort.record.percentfloat0.05io.sort.mb有5%保存记录边界，其他缓存用来保存数据io.sort.spill.percentfloat0.8当io.sort.mb超过80%时，进行Spill操作io.sort.factorint10map结束前做Mer
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2014-04-02 10:30:04
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基于对这些组件的深入理解，用户可以很容易通过调整一些关键参数使作业运行效率达到最优，本文将分别从Hadoop管理员和用户角度介绍如何对Hadoop进行性能调优以满足各自的需求。1 概述Hadoop性能调优是一项工程浩大的工作，它不仅涉及Hadoop本身的性能调优，还涉及更加底层的硬件、操作系统和Java虚拟机等系统的调优。对这几个系统适当地进行调优均
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2016-09-01 16:42:16
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http://blog.javachen.com/2014/06/24/tuning-in-mapreduce/ 本文主要记录Hadoop 2.x版本中MapReduce参数调优，不涉及Yarn的调优。 Hadoop的默认配置文件（以cdh5.0.1为例）： core-default.xml hdf ...
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2021-07-26 16:20:00
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MapReduce原理要知道怎么对MapReduce作业进行调优前提条件是需要对Map-Reduce的过程了然于胸。 Map-Reduce运行原理图： Map Side1.从磁盘读取数据并分片默认每个block对应一个分片，一个map task2.进行map处理运行自定义的map业务过程3.输出数据到缓冲区中map输出的数据并不是直接写入磁盘的，而是会先存储在一个预定义的buffer中4、分区、
文章目录1. 前言2. 最简单的调优方式2.1. 设置Combiner2.2. 选择合理的Writable类型2.3. 增加输入文件的副本数3. Map端调优3.1. InputFormat3.2. Buffer3.3. Merge3.4. Combine3.5. 输出中间数据到磁盘3.6. Map端调优总结4. Reduce端调优4.1. ShuffleCopyMerge4.2. Reduce
