这篇文章给大家分享的是有关Hadoop如何优化的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

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1. 网络带宽

Hadoop集群的服务器在规划时就在统一的交换机下，这是在官方文档中建议的部署方式。但是我们的这台交换机和其他交换机的互联带宽有限，所以在客户端遇到了HDFS访问速度慢的问题。把操作集群的客户端也联入DataNode的交换机内部，解决了这个问题。

2. 系统参数

对ulimit -c的修改也是官方文档建议的修改，在集群只有10台服务器时，并没有遇到问题。随着机器增加和任务增加，这个值需要改的更大。

3. 配置文件管理

这个集群用的是Cloudera发行的版本，配置文件默认存在/etc/hadoop/conf位置。这是一个只有root才能修改的位置。为了修改方便，我把配置文件统一保存在一台机器上，修改后用脚本分发。保证所有服务器都是统一的配置。

4. mapred.tasktracker.map.tasks.maximum

这个参数控制每个TaskTracker同时运行的Map任务数。以前的设置是和CPU核数相同的，偶尔遇到任务挤占DataNode资源的问题。现在改成map+reduce+1==num_cpu_cores。

5. 严格控制root权限

Cloudera的发行版会创建一个hadoop用户，各种守护进程都应该以这个用户运行。曾经有误操作（/usr/lib/hadoop/bin/hadoop datanode &）导致本地的数据目录被root写入新文件，于是正确启动的hadoop用户进程无法读写。所以现在的集群服务器不提供日常的root权限访问。

6. Java的GC模式

在mapred.child.java.opts和HADOOP_OPTS都增加了-XX:+UseConcMarkSweepGC。JDK的文档中推荐现代多核处理器系统，采用这种GC方式，可以充分利用CPU的并发能力。这个改动对性能的积极影响很大。

7. 选择正确的JDK

这个集群有部分服务器的JDK用的是32位版本，不能创建-Xmx4g以上的进程。统一为x64版本的JDK。

8. mapred.reduce.slowstart.completed.maps

这个参数控制slowstart特性的时机，默认是在5%的map任务完成后，就开始调度reduce进程启动，开始copy过程。但是我们的机器数量不多，有一次大量的任务堆积在JobTracker里，每个TaskTracker的map和reduce slots都跑满了。由于map没有足够资源迅速完成，reduce也就无法结束，造成集群的资源互相死锁。把这个参数改成了0.75，任务堆积的列表从平均10个，变成了3个。

9. mapred.fairscheduler.preemption

这个参数设为了true。以便fairscheduler在用户最小资源不能满足时，kill其他人的任务腾出足够的资源。集群运行着各种类型的任务，有些map任务需要运行数小时。这个参数会导致这类任务被频繁kill，几乎无法完成。曾经有个任务在7小时内被kill了137次。可以通过调整fairscheduler的pool配置解决，给这种任务单独配置一个minMap==maxMap的pool。

10. mapred.jobtracker.completeuserjobs.maximum

限制每个用户在JobTracker的内存中保存任务的个数。因为这个参数过大，我们的JobTracker启动不到24小时就会陷入频繁的FullGC当中。目前改为5，JT平稳运行一天处理1500个任务，只占用800M内存。这个参数在>0.21.0已经没有必要设置了，因为0.21版本改造了completeuserjobs的用法，会尽快的写入磁盘，不再内存中长期存在了。

11.mapred.jobtracker.update.faulty.tracker.interval，mapred.jobtracker.max.blacklist.percent

一个写错的任务，会导致一大批TaskTracker进入黑名单，而且要24小时才能恢复。这种状况对中小规模的集群性能影响是非常大的。只能通过手工重启TaskTracker来修复。所以我们就修改了部分JobTracker的代码，暴露了两个参数：mapred.jobtracker.update.faulty.tracker.interval控制黑名单重置时间，默认是24小时不能改变，我们现在改成了1小时。

mapred.jobtracker.max.blacklist.percent控制进入黑名单TT的比例，我们改成了0.2。我正在补充这两个参数的TestCase，准备提交到trunk中。

12. 多用hive少用streaming

由于streaming的方便快捷，我们做了很多基于它的开发。但是由于streaming的任务在运行时还要有一个java进程读写stdin/out，有一定的性能开销。类似的需求最好改用自定义的Deserializer+hive来完成。

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网页标题：Hadoop如何优化
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