大数据性能调优.docx

### 大数据性能调优详解 #### 一、性能调优概述 在《大数据性能调优》文档中，主要介绍了公司Hadoop大数据平台的性能优化方法。这些优化措施旨在提高系统的处理能力和响应速度，适用于Hadoop及其生态系统的各个组件。通过合理地调整配置和优化系统架构，可以显著提升大数据平台的整体性能。 #### 二、配置原则 1. **CPU核数分配原则**： - 数据节点：推荐保留2~4个核心给操作系统和其他进程（如数据库、HBase等），其余核心分配给YARN。 - 控制节点：由于运行的进程较多，建议预留6~8个核心。 2. **内存分配**：除去分配给操作系统和其他服务的内存外，剩余资源尽可能分配给YARN。 3. **虚拟CPU个数分配**：节点上YARN可使用的虚拟CPU个数建议配置为逻辑核数的1.5~2倍。如果上层计算应用对CPU的计算能力要求不高，可以配置为2倍的逻辑CPU。 4. **提高磁盘IO吞吐率**：尽可能挂载更多的磁盘，以提高磁盘IO吞吐率。 #### 三、影响性能的因素 1. **文件服务器磁盘I/O**：为了提高磁盘读取效率，可以考虑使用专业的文件服务器或对多个磁盘进行RAID0或RAID5。 2. **文件服务器网络带宽**：单个文件服务器的网络带宽越大越好，建议在10000Mb/s以上。 3. **集群节点硬件配置**：提高集群节点的硬件配置（如CPU核数和内存）可以增加同时运行的任务数。 4. **SFTP参数配置**：建议不使用压缩，加密算法选择aes128-cbc，完整性校验算法选择umac-64@openssh.com。 5. **集群参数配置**：合理的集群参数配置可以有效提升整体性能。 6. **Linux文件预读值**：设置磁盘文件预读值大小为16384，使用命令`echo 16384 > /sys/block/sda/queue/read_ahead_kb`。 #### 四、Manager性能优化 ##### 4.1 提升Manager配置服务参数的效率 **操作场景**：在安装集群或扩容节点后，修改服务参数时Manager的Controller进程可能会占用大量内存，导致配置过程耗时较长。系统管理员可以通过调整Controller的JVM启动参数中的内存参数来提高配置效率。 **对系统的影响**：此操作需要在主管理节点重新启动Controller，重启期间会导致FusionInsight Manager暂时中断，但备管理节点Controller无需重启。 **前提条件**：确认主备管理节点IP。 **操作步骤**： 1. 使用PuTTY以omm用户登录主管理节点。 2. 切换到`${BIGDATA_HOME}/om-server/om/sbin`目录。 3. 修改Controller启动参数文件`controller.sh`，调整`JAVA_HEAP_MAX`参数值。例如，对于包含400个以上节点的集群，建议设置为`JAVA_HEAP_MAX=-Xmx8192m`。 4. 执行命令`sh ${BIGDATA_HOME}/om-server/om/sbin/restart-controller.sh`重启Controller。 5. 检查Controller的状态是否为“Normal”，并重新登录FusionInsight Manager验证重启成功。 6. 在备管理节点上重复上述步骤2~3。 ##### 4.2 根据集群节点数优化Manager配置 **操作场景**：不同规模的FusionInsight集群，Manager的相关参数会有所不同。在调整集群容量之前或安装集群时，用户可以根据实际需求手动指定Manager集群节点数，系统将自动调整相关进程参数。 通过上述性能调优方法的应用，可以有效地提高Hadoop大数据平台的整体性能和稳定性，满足企业级大数据处理的需求。