Ubuntu下提升Hadoop任务执行效率的实用方案
一 硬件与操作系统层优化
- 使用SSD替代HDD，提升I/O吞吐与IOPS，对NameNode元数据与DataNode读写尤为关键。
- 适度增加内存与CPU核心，为NameNode/DataNode分配更多堆内存与处理线程，降低GC停顿与请求排队。
- 提升网络带宽并尽量使用专用网络，避免与业务流量争用；在Ubuntu上可按需优化TCP参数（如net.core.somaxconn、net.ipv4.tcp_max_syn_backlog）以提升吞吐与连接处理能力。
- 保持操作系统与驱动为稳定版本，并定期进行硬件巡检、补丁与安全更新。
二 HDFS层优化
- 调整块大小 dfs.blocksize：默认128MB；顺序扫描/大文件可适度增大以减少NameNode元数据与Map任务数，随机访问/小文件较多时不宜过大。
- 设置副本因子 dfs.replication：默认3；可靠性优先可维持3，成本敏感或读取压力不大时可适度降低，注意权衡容错与读取性能。
- 提升NameNode/DataNode处理线程：调大dfs.namenode.handler.count、dfs.datanode.handler.count，增强并发请求处理能力。
- 优化JVM GC策略减少停顿；启用数据压缩（如Snappy/LZO）降低存储与网络开销；对冷数据使用HAR归档减少小文件与NameNode压力。
- 持续监控与日志分析（如Ganglia/Prometheus），围绕RPC延迟、吞吐、I/O等待等指标迭代参数。
三 YARN与MapReduce层优化
- 合理设置容器内存与vcore：依据作业类型（CPU密集/IO密集）与节点资源，避免内存超限被Kill或资源闲置。
- 优化Map/Reduce任务数：结合数据量与块大小，使每个任务处理足够大的数据分片，减少调度与启动开销。
- 启用Map输出压缩（如Snappy），降低Shuffle网络流量与磁盘I/O。
- 提升Shuffle与Reduce并发：适度增加mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies、mapreduce.job.reduces，缩短Shuffle/Reduce阶段耗时。
- 保障数据本地性：通过合理的数据布局与足够的DataNode分布，尽量让计算在数据所在节点执行，减少跨节点网络传输。
四 数据布局与作业设计最佳实践
- 合并小文件（如SequenceFile/Parquet合并、HAR归档），显著降低NameNode内存占用与元数据压力。
- 选择合适的压缩算法：Snappy/LZO在CPU开销与压缩比/速度间折中，适合大多数ETL与计算场景。
- 设计可扩展的数据分区/分桶与列式存储（如Parquet/ORC），提升谓词下推与I/O效率。
- 规划生命周期管理：热数据分布在高性能存储，冷数据归档，兼顾成本与性能。
五 监控、验证与常见瓶颈定位
- 常用运维命令：
- hdfs dfsadmin -report：查看DataNode容量、负载与健康状态；
- yarn application -list/-status/-kill：管理YARN应用；
- hdfs dfs -ls/put/get/rm：验证HDFS读写与清理。
- 访问Web UI：HDFS NameNode UI：http://:9870，YARN ResourceManager UI：http://:8088，观察队列使用率、容器分配、失败重试、数据本地性等关键指标。
- 典型瓶颈与对策：
- 数据本地性低：增加副本数与DataNode数量，优化数据分布；
- 小文件过多：合并/归档，使用列式格式；
- Shuffle/网络瓶颈：启用压缩、提升并发复制、优化网络与TCP；
- NameNode/内存压力：增大堆内存、优化GC、减少小文件与块数。
