hadoop公平和容量调度器 hadoop 调优

转载

智能探索者 2023-08-18 19:57:55

文章标签 hadoop公平和容量调度器大数据 hadoop big data hdfs 文章分类 Hadoop 大数据

Hadoop调优

HDFS

问题：

HDFS小文件弊端：HDFS上每个文件都要在namenode上建立一个索引，这个索引的大小约为150byte，这样当小文件比较多的时候，就会产生很多的索引文件，一方面会大量占用namenode的内存空间，另一方面就是索引文件过大是的索引速度变慢。

优化方案：

1）Hadoop Archive:
是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，它能够将多个小文件打包成一个HAR文件，这样就减少了namenode的内存使用。

2）Sequence file：
sequence file由一系列的二进制key/value组成，如果key为文件名，value为文件内容，则可以将大批小文件合并成一个大文件。

3）CombineFileInputFormat：
CombineFileInputFormat是一种新的inputformat，用于将多个文件合并成一个单独的split，另外，它会考虑数据的存储位置。

4）开启JVM重用
对于大量小文件Job，可以开启JVM重用会减少45%运行时间。
JVM重用理解：一个map运行一个jvm，重用的话，在一个map在jvm上运行完毕后，jvm继续运行其他map。

MapReduce

问题：

一、计算机性能

CPU、内存、磁盘健康、网络

二、I/O 操作优化

（1）数据倾斜

（2）map和reduce数设置不合理

（3）map运行时间太长，导致reduce等待过久

（4）小文件过多

（5）大量的不可分块的超大文件

（6）spilt次数过多

（7）merge次数过多等

优化方案：

MapReduce优化方法主要从六个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。

一、数据输入

（1）合并小文件：在执行mr任务前将小文件进行合并，大量的小文件会产生大量的MapTask，增大MapTask装载次数，而任务的装载比较耗时，从而导致mr运行较慢。

（2）采用CombineTextInputFormat来作为输入，解决输入端大量小文件场景。

二、Map阶段

1）减少溢写（spill）次数：通过调整io.sort.mb及sort.spill.percent参数值，增大触发spill的阈值，减少spill次数，从而减少磁盘IO。

2）减少合并（merge）次数：通过调整io.sort.factor参数，增大merge的文件数目，减少merge的次数，从而缩短mr处理时间。

3）在map之后，不影响业务逻辑前提下，先进行combine（预合并）处理，减少 I/O。

三、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：slowstart.completedmaps参数，调整使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和磁盘I/O。

4）合理设置reduce端的buffer：默认情况下，数据达到一个阈值的时候，buffer中的数据就会写入磁盘，然后reduce会从磁盘中获得所有的数据。也就是说，buffer和reduce是没有直接关联的，中间多个一个写磁盘->读磁盘的过程，既然有这个弊端，那么就可以通过参数来配置，使得buffer中的一部分数据可以直接输送到reduce，从而减少IO开销：mapred.job.reduce.input.buffer.percent，默认为0.0。当值大于0的时候，会保留指定比例的内存读buffer中的数据直接拿给reduce使用。不过这样一来，设置buffer需要内存，读取数据需要内存，reduce计算也要内存，所以要根据作业的运行情况进行调整。

四、IO传输

1）采用数据压缩的方式，减少网络IO的的时间。安装使用Snappy和LZO等压缩编码器。

2）使用SequenceFile二进制文件。

五、数据倾斜问题

1）数据倾斜现象

数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域。
数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值。

2）如何收集倾斜数据

在reduce方法中加入记录map输出键的详细情况的功能。

public static final String MAX_VALUES = "skew.maxvalues"; 
private int maxValueThreshold; 
 
@Override
public void configure(JobConf job) { 
     maxValueThreshold = job.getInt(MAX_VALUES, 100); 
} 
@Override
public void reduce(Text key, Iterator<Text> values,
                     OutputCollector<Text, Text> output, 
                     Reporter reporter) throws IOException {
     int i = 0;
     while (values.hasNext()) {
         values.next();
         i++;
     }

     if (++i > maxValueThreshold) {
         log.info("Received " + i + " values for key " + key);
     }
}

3）减少数据倾斜的方法

方法1：抽样和范围分区
可以通过对原始数据进行抽样得到的结果集来预设分区边界值。

方法2：自定义分区
基于输出键的背景知识进行自定义分区。例如，如果map输出键的单词来源于一本书。且其中某几个专业词汇较多。那么就可以自定义分区将这这些专业词汇发送给固定的一部分reduce实例。而将其他的都发送给剩余的reduce实例。

方法3：Combine
使用Combine可以大量地减小数据倾斜。在可能的情况下，combine的目的就是聚合并精简数据。

方法4：采用Map Join，尽量避免Reduce Join。

六、常用的调优参数

<1>资源相关参数

（1）以下参数是在用户自己的mr应用程序中配置就可以生效

[mapred-default.xml]

hadoop公平和容量调度器 hadoop 调优_hadoop