hadoop、habse、yarn、MapReduce调优等总结的集合调优.docx

这篇文章是对Hadoop、HBase、YARN以及MapReduce进行调优的综合总结，涵盖了自动部署、配置管理、监控管理和服务监控等多个方面。我们来看看Hadoop调优的关键点。 在Hadoop调优中，主要涉及到的核心配置文件包括`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`和`mapred-site.xml`。`core-site.xml`用于设置Hadoop的一些通用参数，如命名空间的默认值、I/O设置等。`hdfs-site.xml`则用来配置HDFS的具体参数，包括副本数量、块大小、NameNode和DataNode的相关设置。`mapred-site.xml`则是针对MapReduce任务的配置，涉及调度器、任务内存分配等。 HDFS调优主要包括以下几个方面： 1. **允许文件追加**：通过修改`hdfs-site.xml`中的配置，可以启用HDFS上的文件追加功能。 2. **DataNode的最大文件打开数**：优化DataNode可同时打开的文件数，通过调整`hdfs-site.xml`中的相关参数，如`dfs.datanode.max.open.files`。 3. **延迟高操作的等待时间**：通过调整`hdfs-site.xml`中的参数，减少长时间等待的数据操作。 4. **提高数据写入效率**：在`mapred-site.xml`中调整参数，优化数据写入到HDFS的速度。 5. **RPC监听数量**：在`hbase-site.xml`中设置HBase服务器的RPC监听数量，以提升并发处理能力。 6. **HStore文件大小**：优化HBase的HStore文件大小，保持合理的文件规模，避免过多的小文件。 7. **客户端缓存**：优化HBase客户端的缓存设置，提升读取性能。 8. **scan.next扫描行数**：在`hbase-site.xml`中设定每次扫描获取的行数，平衡扫描速度与内存消耗。 9. **flush、compact、split机制**：合理设置Memstore的阈值，控制数据刷新、合并和分割的操作，确保HBase的高效运行。 YARN调优涉及到的任务调度、资源分配等，如调整Container的大小、内存分配策略等，目的是最大化资源利用率和系统吞吐量。 MapReduce调优主要包括作业调度、任务划分、内存分配等方面，例如调整`mapreduce.map.memory.mb`和`mapreduce.reduce.memory.mb`以适应不同作业的需求，同时优化作业的并行度和数据本地性。 集群权限管理是保障系统安全的重要环节，需要对用户权限进行合理设定，防止未授权访问。 在开启集群时，需要关闭防火墙，启动ZooKeeper、Hadoop和Hive等服务。Hadoop集群状态可通过`hdfs dfsadmin -report`命令查看，也可以通过Web界面监控集群状态。 此外，硬件配置、网络环境、JVM参数调优也是不可忽视的部分。例如，选择合适的Java版本（如Java 1.8.0），确保操作系统兼容性，合理设置JVM堆大小以平衡内存使用和GC性能，都是提升Hadoop性能的重要手段。 总结来说，Hadoop、HBase、YARN和MapReduce的调优是一个涉及多层面、多参数的复杂过程，需要根据实际业务需求和系统负载情况进行细致调整，以达到最佳的性能表现。