Hadoop综合调优

1.小文件优化方法

 

（1）小文件弊端

  HDFS上每个文件都要在NameNode上创建对应的元数据，这个元数据的大小约为150byte，这样当小文件比较多的时候，就会产生很多的元数据文件，一方面会大量占用NameNode的内存空间，另一方面就是元数据文件过多，使得寻址索引速度变慢。

  小文件过多，在进行MR计算时，会生成过多切片，需要启动过多的MapTask。每个MapTask处理的数据量小，导致MapTask的处理时间比启动时间还小，白白消耗资源。

 

（2）小文件解决方案

 

  1）在数据采集的时候，就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS（数据源头）

 

 

 

2）Hadoop Archive（存储方向）

 

 

  是一个高效的将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，能够将多个小文件打包成一个HAR文件，从而达到减少NameNode的内存使用

 

 

 

3）CombineTextInputFormat（计算方向）

 

  CombineTextInputFormat用于将多个小文件在切片过程中生成一个单独的切片或者少量的切片。

 

 

 

4）开启uber模式，实现JVM重用（计算方向）

 

  默认情况下，每个Task任务都需要启动一个JVM来运行，如果Task任务计算的数据量很小，我们可以让同一个Job的多个Task运行在一个JVM中，不必为每个Task都开启一个JVM。

 

 

开启uber模式，在mapred-site.xml中添加如下配置

 

 

 

<!--  开启uber模式，默认关闭 -->
<property>
      <name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>
      <value>true</value>
</property>

<!-- uber模式中最大的mapTask数量，可重复运行9次，可向下修改  --> 
<property>
      <name>mapreduce.job.ubertask.maxmaps</name>
      <value>9</value>
</property>
<!-- uber模式中最大的reduce数量，可向下修改 -->
<property>
      <name>mapreduce.job.ubertask.maxreduces</name>
      <value>1</value>
</property>
<!-- uber模式中最大的输入数据量，默认使用dfs.blocksize 的值，可向下修改 -->
<property>
      <name>mapreduce.job.ubertask.maxbytes</name>
      <value></value>
</property>

 

 

分发配置：xsync mapred-site.xml

 

执行一个mr程序，观察任务台，uber已经开启。

   running in uber mode : true