在数据量很少的情况下用神经网络做分类任务选择哪个分类网络在数据量一定的情况下mapreduce

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mob64ca1406d617 2024-02-26 21:11:39

文章标签 mapreduce 最佳实践调优数据环形缓冲 文章分类 神经网络人工智能

1）如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数，和每个任务申请的最大内存。调整参数：yarn.scheduler.maximum-allocation-mb（单个任务可申请的最多物理内存量，默认是8192MB）
2）如果写入文件过量造成NameNode宕机。那么调高Kafka的存储大小，控制从Kafka到HDFS的写入速度。高峰期的时候用Kafka进行缓存，高峰期过去数据同步会自动跟上。

Shuffle机制

1）Map方法之后Reduce方法之前这段处理过程叫Shuffle
2）Map方法之后，数据首先进入到分区方法，把数据标记好分区，然后把数据发送到环形缓冲区；环形缓冲区默认大小100m，环形缓冲区达到80%时，进行溢写；溢写前对数据进行排序，排序按照对key的索引进行字典顺序排序，排序的手段快排；溢写产生大量溢写文件，需要对溢写文件进行归并排序；对溢写的文件也可以进行Combiner操作，前提是汇总操作，求平均值不行。最后将文件按照分区存储到磁盘，等待Reduce端拉取。
3）每个Reduce拉取Map端对应分区的数据。拉取数据后先存储到内存中，内存不够了，再存储到磁盘。拉取完所有数据后，采用归并排序将内存和磁盘中的数据都进行排序。在进入Reduce方法前，可以对数据进行分组操作。

Hadoop优化

0）HDFS小文件影响
（1）影响NameNode的寿命，因为文件元数据存储在NameNode的内存中
（2）影响计算引擎的任务数量，比如每个小的文件都会生成一个Map任务
1）数据输入小文件处理：
（1）合并小文件：对小文件进行归档（Har）、自定义Inputformat将小文件存储成SequenceFile文件。
（2）采用ConbinFileInputFormat来作为输入，解决输入端大量小文件场景。
（3）对于大量小文件Job，可以开启JVM重用。
2）Map阶段
（1）增大环形缓冲区大小。由100m扩大到200m
（2）增大环形缓冲区溢写的比例。由80%扩大到90%
（3）减少对溢写文件的merge次数。
（4）不影响实际业务的前提下，采用Combiner提前合并，减少 I/O。
3）Reduce阶段
（1）合理设置Map和Reduce数：两个都不能设置太少，也不能设置太多。太少，会导致Task等待，延长处理时间；太多，会导致 Map、Reduce任务间竞争资源，造成处理超时等错误。
（2）设置Map、Reduce共存：调整slowstart.completedmaps参数，使Map运行到一定程度后，Reduce也开始运行，减少Reduce的等待时间。
（3）规避使用Reduce，因为Reduce在用于连接数据集的时候将会产生大量的网络消耗。
（4）增加每个Reduce去Map中拿数据的并行数
（5）集群性能可以的前提下，增大Reduce端存储数据内存的大小。
4）IO传输
（1）采用数据压缩的方式，减少网络IO的的时间。安装Snappy和LZOP压缩编码器。
（2）使用SequenceFile二进制文件
5）整体
（1）MapTask默认内存大小为1G，可以增加MapTask内存大小为4-5g
（2）ReduceTask默认内存大小为1G，可以增加ReduceTask内存大小为4-5g
（3）可以增加MapTask的cpu核数，增加ReduceTask的CPU核数
（4）增加每个Container的CPU核数和内存大小
（5）调整每个Map Task和Reduce Task最大重试次数

压缩

压缩格式 Hadoop自带？算法文件扩展名支持切分换成压缩格式后，原来的程序是否需要修改
DEFLATE 是，直接使用 DEFLATE .deflate 否和文本处理一样，不需要修改
Gzip 是，直接使用 DEFLATE .gz 否和文本处理一样，不需要修改
bzip2 是，直接使用 bzip2 .bz2 是和文本处理一样，不需要修改
LZO 否，需要安装 LZO .lzo 是需要建索引，还需要指定输入格式
Snappy 否，需要安装 Snappy .snappy 否和文本处理一样，不需要修改
提示：如果面试过程问起，我们一般回答压缩方式为Snappy，特点速度快，缺点无法切分（可以回答在链式MR中，Reduce端输出使用bzip2压缩，以便后续的map任务对数据进行split）

Using Snappy with MapReduce
启用MapReduce中间压缩可以使作业运行更快，而无需更改应用程序。只压缩Hadoop为shuffle阶段创建的临时中间文件；最终输出可以压缩，也可以不压缩。在这种情况下，Snappy非常理想，因为与Gzip等其他压缩算法相比，它的压缩和解压缩速度非常快。有关选择压缩格式的信息，请参阅选择和配置数据压缩。
To enable Snappy for MapReduce intermediate compression for the whole cluster, set the following properties in mapred-site.xml:

MRv1

<property>
  <name>mapred.compress.map.output</name>
  <value>true</value>
</property>
<property>
  <name>mapred.map.output.compression.codec</name>
  <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
</property>
YARN
<property>
  <name>mapreduce.map.output.compress</name>
  <value>true</value>
</property>
<property>
  <name>mapred.map.output.compress.codec</name>
  <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
</property>

You can also set these properties on a per-job basis.

Use the properties in the following table to compress the final output of a MapReduce job. These are usually set on a per-job basis.

MRv1 Property YARN Property Description
mapred.output.compress
mapreduce.output. fileoutputformat. compress
Whether to compress the final job outputs (true or false).
mapred.output. compression.codec
mapreduce.output. fileoutputformat. compress.codec
If the final job outputs are to be compressed, the codec to use. Set to org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec for Snappy compression.
mapred.output. compression.type
mapreduce.output. fileoutputformat. compress.type
For SequenceFile outputs, e type of compression to use (NONE, RECORD, or BLOCK). Cloudera recommends BLOCK.
Note: The MRv1 property names are also supported (but deprecated) in YARN. You do not need to update them in this release.