一、hdfs调优：
在hdfs-site.xml文件中修改配置文件:
1.dfs.namenode.handler.count：调整namenode处理客户端的线程数
value = 20*logN,N为集群大小
二、yarn调优
在yarn-site.xml文件中修改配置文件:
1.yarn.nodemanager.resource:表示该节点上YARN可使用的物理内存总量，默认是8192 (MB)，注意，如果你的节点内存资源不够8GB，则需要调减小这个值,而YARN不会智能的探测节点的物理内存总量。
2.yarn.scheduler.maximum-allocation-mb:单个任务可申请的最多物理内存量，默认是8192 (MB)。
三、MapReduce 调优：
1.mapreduce.map.memory.mb：一个MapTask可使用的资源上限（(单位:MB)，默认为1024。如果MaplasK实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。
2.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。
3.mapreduce.map.cpu.vcores：每个MapTask可使用的最多cpu core数目，默认值:1
4.mapreduce.reduce.cpu.vcores：每个ReduceTask可使用的最多cpu core数目，默认值: 1
5.mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies:每个Reduce去Map中取数据的并行数。默认值是5
6.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
7.mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent:Buffer大小占Reduce可用内存的比例。默认值0.7
8.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
思路二:
我猜测那些集群的参数调优不是修改参数，而是将配置文件升级为高可用:
1.core-site.xml
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master</value>
</property>
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>65536</value>
<description>读写缓存大小设定，该属性值单位为KB，65536KB即为默认的64M</description>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/home/hadoopdir/tmp/</value>
<description>临时文件路径，默认为/tmp，在虚拟机中必须指定这一项为其他目录，否则随着虚拟机的重启，/tmp目录会自动消失</description>
</property>
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>masterNode1:2181,slaveNode1:2181,slaveNode2:2181</value>
<!--各个zookeeper节点的客户端连接地址，注意端口的需要与zoo.cfg-一致-->
</property>2.hdfs-site.xml
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:///home/hadoopdir/dfs/name</value>
<description>hdfs元数据存存储目录</description>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/home/hadoopdir/dfs/data,/home/hadoopdir/dfs/data2</value>
<description>DataNode在本地文件系统中存放块的路径，如果是多个路径，请用逗号隔开，会自动选用多个目录进行数据存储</description>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
<description>备份数量，伪分布式则将其配置成1</description>
</property>
<property>
<name>dfs.blocksize</name>
<value>33554432</value>
<description>设置大文件系统HDFS块，默认值为64M</description>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.handler.count</name>
<value>100</value>
<description>NameNode服务器线程数，用于处理来自DataNodes的RPC</description>
</property>
<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
<description>是否开通HDFS的Web接口，默认端口是50070</description>
</property>
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>master</value>
<!--nameServices名字，必须和core-site中的统一 -->
</property>
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.master</name>
<value>nn1,nn2</value>
<!-- master1下的NameNode,namenode有哪些，当前版本仅允许两个NameNode，nn1和nn2的名字随便起，但不能重复-->
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.master.nn1</name>
<value>masterNode1:9000</value>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.master.nn2</name>
<value>slaveNode1:9000</value>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.master.nn1</name>
<value>masterNode1:50070</value>
<!-- nn1的http通信地址 -->
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.master.nn2</name>
<value>slaveNode1:50070</value>
<!-- nn2的http通信地址 -->
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.servicerpc-address.master.nn1</name>
<value>masterNode1:53310</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.servicerpc-address.master.nn2</name>
<value>slaveNode1:53310</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://masterNode1:8485;slaveNode1:8485;slaveNode2:8485/master</value>
<!--设置一组 journalNode 的 URI 地址，Active NN 将 edit log 写入这些JournalNode，而 Standby NameNode 读取这些 edit log，并作用在内存中的目录树中。如果journalNode有多个节点则使用分号分割。该属性值应符合以下格式qjournal://host1:port1;host2:port2;host3:port3/journalId -->
</property>
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/home/hadoop/Jnode</value>
<!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->
</property>
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
<!-- 开启NameNode失败自动切换 -->
</property>
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.master</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
<!-- 配置失败自动切换实现方式 -->
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>sshfence</value>
<value>shell(true)</value>
<!-- 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行-->
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/root/.ssh/id_rsa</value>
<!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆,所以双主机之间必须使用ssh免密登录 -->
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
<value>3000</value>
<!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->
</property>3.mapred-site.xml
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
<description>执行框架设置为Hadoop的YARN</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.memory.mb</name>
<value>1024</value>
<description>对maps的资源限制，单位mb</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.java.opts</name>
<value>-Xmx819M</value>
<description>maps中对jvm child设置堆大小</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
<value>2048</value>
<description>设置 reduces的资源限制，单位mb</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.java.opts</name>
<value>-Xmx1638M</value>
<description>reduces对 jvm child设置的堆大小</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.task.io.sort.mb</name>
<value>256</value>
<description>更高的内存限制，而对数据进行排序的效率，单位mb</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.task.io.sort.factor</name>
<value>50</value>
<description>在文件排序中更多的流合并为一次</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies</name>
<value>50</value>
<description>通过reduces从很多的map中读取较多的平行副本</description>
</property>4.yarn-site.xml
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
<!-- 开启RM高可用 -->
</property>
<property>
<!--启动自动故障转移,默认为false-->
<name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<!--启用一个内嵌的故障转移，与ZKRMStateStore一起使用。-->
<name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.embedded</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>yrc</value>
<!-- 指定RM的cluster id -->
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
<!-- 指定rm的名字 rm1代表masterNode1，rm2代表slaveNode1，这个地方无需修改，默认就好。-->
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>masterNode1</value>
<!-- 分别指定RM的地址 -->
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>slaveNode1</value>
<!-- 分别指定RM的地址 -->
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>masterNode1:2181,slaveNode1:2181,slaveNode2:2181</value>
<!-- 指定zk集群地址 -->
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
<!-- 指定yarn可以从不同jobtracker抓取数据 -->
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
<description>NodeManager上运行的附属服务。需配置成mapreduce_shuffle才可运行MapReduce程序</description>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
<description>启用的资源调度器主类</description>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>4096</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
<value>1024</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
<value>4096</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
<description>是否强制检查虚拟内存的使用配额，如果内存不够的时候系统就会使用swap空间内存，而hadoop会强制检查使用的虚拟内存的数额，如果使用的虚拟内存的数量大于真实内存的2.1倍，会自动杀死相关字进程。</description>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
<value>1</value>
<description>表示该节点上YARN可使用的虚拟CPU个数，默认是8，注意，目前推荐将该值设值为与物理CPU核数数目相同。如果你的节点CPU核数不够8个，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理CPU总数。推荐在slaveNode中将这个数值设定为1</description>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name>
<value>3</value>
<description>单个任务可申请的最多虚拟CPU个数，默认是32。</description>
</property>嗯嗯嗯~~~~大概就是这样子了
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