Hadoop在Linux怎样调优

Hadoop在Linux系统上的调优是一个复杂的过程，涉及多个方面的调整。以下是一些关键的优化策略：

操作系统调优

• 内存优化：

  • vm.max_map_count：控制进程可以拥有的最大虚拟内存映射区域数量。
  • vm.swappiness：控制系统何时开始使用交换空间。
  • vm.overcommit_memory：控制内核如何处理内存的过度分配。
  • vm.transparent_hugepage：透明大屏参数。
  • vm.drop_caches：释放Linux系统的缓存。

• 网络优化：

  • net.ipv4.ip_forward：转发功能。
  • net.ipv4.ip_local_reserved_ports：控制本地保留端口的范围。
  • net.core.rmem_max、net.core.wmem_max：最大接收和发送缓冲区大小。
  • net.core.somaxconn：最大监听队列长度。
  • net.ipv4.tcp_max_syn_backlog：控制SYN队列的最大大小。
  • net.ipv4.tcp_max_tw_buckets：最大TCP TIME-WAIT状态的数量。
  • net.ipv4.tcp_keepalive_time：TCP连接空闲后开始发送keep-alive探测包的时间。
  • net.ipv4.tcp_max_orphans：允许系统同时持有的孤儿TCP连接的最大数量。
  • net.ipv4.tcp_fin_timeout：TCP连接在关闭过程中FIN等待状态的超时时间。

• 文件系统优化：

  • fs.inotify.max_user_instances：设置单个用户可以使用的inotify实例的最大数量。
  • fs.inotify.max_user_watches：设置每个inotify实例可以监视的最大文件数量。
  • fs.pipe-max-size：设置管道缓冲区的最大大小。
  • fs.aio-max-nr：控制系统中支持的最大异步I/O请求数量。
  • 文件描述符限制：通过ulimit -n查看和修改当前系统的打开文件描述符上限值。

• 内核参数优化：

  • kernel.pid_max：控制Linux系统允许的最大进程ID数量。
  • kernel.watchdog_thresh：设置内核watchdog超时触发的时间。
  • kernel.hung_task_timeout_secs：设置内核检测到进程挂起的超时值。

Hadoop配置优化

• HDFS配置：

  • dfs.blocksize：根据数据大小调整块大小。
  • dfs.replication：文件副本数。
  • dfs.namenode.handler.count：提升NameNode处理心跳请求的能力。

• YARN配置：

  • yarn.nodemanager.resource.memory-mb和yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores：实现NodeManager资源的有效分配。
  • yarn.resourcemanager.scheduler.class：使用Capacity Scheduler或Fair Scheduler进行资源调度。

• MapReduce配置：

  • mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb：调整Map和Reduce任务的内存分配。
  • mapreduce.map.output.compress：启用Map输出压缩以减少IO开销。

性能监控和调优

• 使用Hadoop自带的监控工具（如Web UI、JMX）来监控系统的性能，并根据监控结果进行相应的调优。
• 定期进行性能测试，确保集群性能达到预期。

请注意，上述优化措施需要根据具体的集群规模、工作负载以及硬件环境进行调整。在进行任何配置更改后，务必进行充分的测试，以确保系统稳定性和性能提升。