Hadoop 参数调优

简介: Hadoop 参数调优

(1)在 hdfs-site.xml 文件中配置多目录,最好提前配置好,否则更改目录需要重新启动集群。

(2)NameNode 有一个工作线程池,用来处理不同 DataNode 的并发心跳以及客户端并发的元数据操作。

   dfs.namenode.handler.count=20*log2 (Cluster Size),比如集群规模为 10 台时,此参数设置为 60

(3)编辑日志存储路径 dfs.namenode.edits.dir 设置与镜像文件存储路径 dfs.namenode.name.dir 尽量分开,达到最低写入延迟。

(4)服务器结点上 Yarn 可使用的物理内存总量,默认是 8192(MB),注意,如果你的结点内存资源不够 8GB,则需要调整减小这个值,而 Yarn 不会智能的探测结点的物理内存总量。yarn.nodemanager.resource.memory-mb

(5)单个任务可申请的最多物理内存量,默认是 8192(MB)。yarn.scheduler.maximum-allocation-mb

相关文章
|
6月前
|
存储 分布式计算 资源调度
hadoop配置文件参数
hadoop配置文件参数【2月更文挑战第13天】
163 6
|
存储 分布式计算 运维
Hadoop---10、生产调优手册(二)
Hadoop---10、生产调优手册(二)
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
Hadoop调优
Hadoop调优
109 1
|
1月前
|
SQL 分布式计算 关系型数据库
Hadoop-13-Hive 启动Hive 修改启动参数命令行启动测试 几句简单的HQL了解Hive
Hadoop-13-Hive 启动Hive 修改启动参数命令行启动测试 几句简单的HQL了解Hive
53 2
|
4月前
|
分布式计算 Hadoop Java
|
5月前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
大数据Hadoop集群部署与调优讨论
大数据Hadoop集群部署与调优讨论
|
6月前
|
资源调度 分布式计算 Hadoop
Hadoop Yarn 核心调优参数
这是一个关于测试集群环境的配置说明,包括3台服务器(master, slave1, slave2)运行CentOS 7.5,每台有4核CPU和4GB内存。集群使用Hadoop 3.1.3,JDK1.8。Yarn核心配置涉及调度器选择、ResourceManager线程数、节点检测、逻辑处理器使用、核心转换乘数、NodeManager内存和CPU设置,以及容器的内存和CPU限制。配置完成后,需要重启Hadoop并检查yarn配置。
103 4
|
6月前
|
分布式计算 Hadoop Java
Hadoop MapReduce 调优参数
对于 Hadoop v3.1.3,针对三台4核4G服务器的MapReduce调优参数包括:`mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies`设为10以加速Shuffle,`mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent`和`mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent`分别设为0.8以减少磁盘IO。
68 1
|
6月前
|
存储 分布式计算 资源调度
❤️hadoop常用命令总结及百万调优❤️
❤️hadoop常用命令总结及百万调优❤️
90 0
|
6月前
|
存储 分布式计算 资源调度
Hadoop参数众多
【5月更文挑战第8天】Hadoop参数众多
46 4

相关实验场景

更多
下一篇
无影云桌面