Hadoop集群优化

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HDFS小文件的影响：

  1. 影响NameNode的寿命，文件的元数据存储在NameNode的内存当中
  2. 音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

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。

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。

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。

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

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