Hadoop框架是如今最主流的的框架之一,愈来愈多的人去学习,那么你对hadoop的理解是什么?hadoop必定要会优化,那怎么优化呢,小猿圈今天说一下,感兴趣的朋友能够看看小猿圈写的这篇文章。bash
一、mr程序的效率瓶颈网络
功能:分布式离线计算框架
计算机性能:CPU、内存、磁盘、网络分布式
I/O操做优化aoop
(1)数据倾斜(代码优化)性能
(2)map和reduce数设置不合理学习
(3)map运行时间太长,致使reduce等待太久优化
(4)小文件过多(combineTextInputFomrat小文件合并)spa
(5)不可分块的超大文件(不断的溢写)code
(6)多个溢写小文件须要屡次merge
二、mr优化方法
六个方面考虑:数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、
数据倾斜、参数调优
1>数据输入
(1)合并小文件:在执行mr任务前就进行小文件合并
(2)采用CombineTextInputFormat来做为输入,解决输 入端大量小文件的场景
mr并不适合处理大量小文件
2>Map阶段
(1)减小溢写次数(增长内存200M 80%)
<property>
<name>mapreduce.task.io.sort.mb</name>
<value>100</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.sort.spill.percent</name>
<value>0.80</value>
</property>
复制代码
(2)减小合并次数
<property>
<name>mapreduce.task.io.sort.factor</name>
<value>10</value>
</property>
复制代码
(3)在map以后,不影响业务逻辑状况下进行combiner
3>Reduce阶段
(1)合理设置map与reduce个数
(2)设置map/reduce共存
设置运行必定程度的map运行后 启动reduce减小等待时间
<property>
<name>mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps</name>
<value>0.05</value>
</property>
复制代码
(3)合理设置reduce端的buffer
<property>
<name>mapreduce.reduce.markreset.buffer.percent</name>
<value>0.0</value>
</property>
复制代码
4>传输
(1)进行数据压缩
(2)使用sequenceFile
5>数据倾斜
(1)进行范围分区
(2)自定义分区
(3)Combine
(4)能用mapjoin坚定不用reduce join
6>参数调优
设置核心数
map核心数设置:
<property>
<name>mapreduce.map.cpu.vcores</name>
<value>1</value>
</property>
复制代码
reduce核心数设置:
<property>
<name>mapreduce.reduce.cpu.vcores</name>
<value>1</value>
</property>
复制代码
设置内存
maptask内存设置:
<property>
<name>mapreduce.map.memory.mb</name>
<value>1024</value>
</property>
复制代码
reducetask内存设置:
<property>
<name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
<value>1024</value>
</property>
复制代码
reduce去map端拿数据并行度
<property>
<name>mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies</name>
<value>5</value>
</property>
复制代码
hadoop优化小猿圈说了几个优化的方面,你们感受怎么样?若是有其余方面的优化方法,能够给小猿圈补充,感受还不错的话,能够去小猿圈学习其余方面内容,但愿你们会学到更多全面的内容。