大数据技术之Hadoop（生产调优手册）V3.3.pdf

### Hadoop生产调优手册知识点解析 #### Hadoop的核心参数 ##### NameNode内存生产配置 在Hadoop中，NameNode是HDFS的关键组件，负责维护文件系统的命名空间和客户端对文件的访问。其内存配置对于整个HDFS集群的性能至关重要。根据手册内容，我们可以了解到： 1. **NameNode内存计算**：手册中提供了一个计算NameNode内存的公式。以一个拥有128GB内存的服务器为例，计算得到该服务器大约可以存储9.1亿个150字节大小的文件块。具体计算方法为：服务器内存（以字节为单位）除以单个文件块大小。这里需要注意的是，实际使用中还需要留出一定的空间用于其他数据结构和进程。 2. **Hadoop 2.x系列配置**：在Hadoop 2.x版本中，可以通过编辑`hadoop-env.sh`文件中的`HADOOP_NAMENODE_OPTS`变量来设置NameNode的最大堆内存（`-Xmx`参数）。 3. **Hadoop 3.x系列配置**：Hadoop 3.x版本中，NameNode的默认内存是2GB。对于拥有4GB内存的服务器，可以考虑配置为3GB。手册强调了通过`hadoop-env.sh`文件进行设置的重要性，并且还介绍了如何动态分配内存，JVM会根据机器内存的大小进行自动调整。 4. **内存占用查看**：通过`jps`和`jmap -heap`命令可以查看特定节点的内存使用情况。例如，手册中展示了如何检查NameNode和DataNode节点上的JVM堆配置和最大堆大小。针对分配不合理的内存问题，手册还给出了经验参考的链接。 5. **NameNode内存配置修改**：手册详细说明了如何根据实际需要手动配置`hadoop-env.sh`文件中的`HDFS_NAMENODE_OPTS`和`HDFS_DATANODE_OPTS`参数，以限制NameNode和DataNode各自使用的最大内存。 ##### NameNode心跳并发配置 NameNode还负责处理DataNode的心跳信号，以及客户端对文件元数据的操作请求。为了支持大规模集群或具有大量客户端的集群，需要对NameNode进行调整以增加并发处理能力。手册中提供了调整`dfs.namenode.handler.count`参数的指导，以提高并发请求数量。这个参数定义了NameNode上用于处理请求的工作线程池的大小。其默认值为10，但对于大型集群，这个值通常需要增加以提高效率。手册中给出了企业级的经验设置为21。 ### 总结 大数据技术之Hadoop（生产调优手册）V3.3为管理员提供了全面的指导，以确保他们的Hadoop集群达到最佳性能。从核心参数的配置，到内存的分配，再到心跳并发数的调整，手册详细解释了每个环节的优化策略。通过精确的设置和调整，管理员可以确保其Hadoop集群能高效地处理大数据负载，同时保持良好的性能和可扩展性。手册还强调了监控和调整工作的重要性，以应对不同工作负载的需求。这些知识对于任何希望通过Hadoop管理大规模数据集的IT专业人员来说都是必不可少的。