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  • hadoop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)

    配置参数

    参数说明

    mapreduce.map.memory.mb

    一个Map Task可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024。如果Map Task实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死。

    mapreduce.reduce.memory.mb

    一个Reduce Task可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024。如果Reduce Task实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死。

    mapreduce.map.cpu.vcores

    每个Map task可使用的最多cpu core数目,默认值: 1

    mapreduce.reduce.cpu.vcores

    每个Reduce task可使用的最多cpu core数目,默认值: 1

    mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies

    每个reduce去map中拿数据的并行数。默认值是5

    mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent

    buffer中的数据达到多少比例开始写入磁盘。默认值0.66

    mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent

    buffer大小占reduce可用内存的比例。默认值0.7

    mapreduce.reduce.input.buffer.percent

    指定多少比例的内存用来存放buffer中的数据,默认值是0.0

     (2)应该在yarn启动之前就配置在服务器的配置文件中才能生效(yarn-default.xml)

    配置参数

    参数说明

    yarn.scheduler.minimum-allocation-mb   1024

    给应用程序container分配的最小内存

    yarn.scheduler.maximum-allocation-mb   8192

    给应用程序container分配的最大内存

    yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 1

    每个container申请的最小CPU核数

    yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 32

    每个container申请的最大CPU核数

    yarn.nodemanager.resource.memory-mb   8192

    给containers分配的最大物理内存

     (3)shuffle性能优化的关键参数,应在yarn启动之前就配置好(mapred-default.xml)

    配置参数

    参数说明

    mapreduce.task.io.sort.mb   100

    shuffle的环形缓冲区大小,默认100m

    mapreduce.map.sort.spill.percent   0.8

    环形缓冲区溢出的阈值,默认80%

     2)容错相关参数(mapreduce性能优化)

    配置参数

    参数说明

    mapreduce.map.maxattempts

    每个Map Task最大重试次数,一旦重试参数超过该值,则认为Map Task运行失败,默认值:4。

    mapreduce.reduce.maxattempts

    每个Reduce Task最大重试次数,一旦重试参数超过该值,则认为Map Task运行失败,默认值:4。

    mapreduce.task.timeout

    Task超时时间,经常需要设置的一个参数,该参数表达的意思为:如果一个task在一定时间内没有任何进入,即不会读取新的数据,也没有输出数据,则认为该task处于block状态,可能是卡住了,也许永远会卡主,为了防止因为用户程序永远block住不退出,则强制设置了一个该超时时间(单位毫秒),默认是600000。如果你的程序对每条输入数据的处理时间过长(比如会访问数据库,通过网络拉取数据等),建议将该参数调大,该参数过小常出现的错误提示是“AttemptID:attempt_14267829456721_123456_m_000224_0 Timed out after 300 secsContainer killed by the ApplicationMaster.”。

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