1.概述
其實，在從事過調優相關的工作后，會發現其實調優是一項較為復雜的工作。而對於Hadoop這樣復雜且龐大的系統來說，調優更是一項巨大的工作，由於Hadoop包含Common、HDFS、MapReduce、YARN等模塊，每個模塊都有可以根據自身業務進行優化的工作，本篇博客也是針對某些模塊進行調優剖析。
在進行Hadoop調優時，不僅僅只是針對其性能調優，還是涉及到更底層的硬件，OS以及JVM等的優化，如下圖所示：
針對以上內容進行優化，均有可能對Hadoop的性能進行提升。
2.OS調優
由於Hadoop的設計決定，其只能用於Linux操作系統作為生產環境。在實際應用場景之中，對Linux參數進行優化，可以在一定程度上提升作業的允許效率。
- 增大網絡連接上限
在Hadoop集群當中，其內部的一些通信依賴網絡，需調整Linux參數net.core.somaxconn，讓其處於一個足夠大的狀態。
- Swap
在Linux系統當中，如果一個進程的內存不足，其內存中的部分數據會暫時寫到磁盤上，在需要的時候，會再將磁盤中的數據動態的置換到內存當中，這樣一來，一些不必要的流程就會顯現出來。通常，這會導致進程的執行效率降低。再分布式環境當中，使用MapReduce這樣的計算模型時，可以通過控制每個Job的處理數量和每個Task運行過程使用的緩沖區的大小，避免我們去使用Swap分區。通過/etc/sysctl.conf文件中的vm.swappiness參數來達到目的。
- 預讀取
磁盤IO性能沒有CPU和內存這樣發展迅猛，因而它成為OS當中一個主要的性能瓶頸。改進磁盤IO性能也是重要的優化手段之一。可以使用Linux的blockdev命令來設置預讀取的緩沖區大小，以便提高Hadoop的文件讀取性能。
3.JVM
在YARN里面，可以啟用JVM的重用機制來得到性能的提升。啟用該功能能夠讓一些Task的執行效率提高2～3倍。在Hadoop2.x中，YARN的結構不同於MRV1，因而其配置有些許變化。
YARN的默認配置會禁用該組件，即不允許重用JVM。首先，我們需要明白YARN是如何執行一個MapReduce的Job。其步驟如下所示：
- RM（Resource Manager）里面的AM（Application Manager）會為每個Application（一個MR的Job）在NM（NodeManager）里面申請一個Container
- 在申請到的Container里面啟動一個Application Master，Container在YARN中分配資源的容器（內存、CPU、磁盤空間等），它啟動便會對應的啟動一個JVM
- Application Master會持續為Application包含的每一個Task（一個Map Task或者Reduce Task）向RM申請一個Container
- 每得到一個Container，該Container所屬的NM將此Container啟動
- 該Container執行對應的Task
- 對應的Task執行完畢，該Container被NM回收，而Container所擁有的JVM相應的推出
通過上述的流程可以看出，這種情況下，每一個JVM僅只執行了一個Task，JVM並未被重用。
因而，用戶可以通過啟用ubertask屬性來重用JVM，在同一個Container里面一次執行多個Task，可以在mapred-site.xml中配置對應的參數即可，內容如下所示：
<property> <name>mapreduce.job.ubertask.enable</name> <value>true</value> </property>
如果啟用該功能，會將一個Application中的所有子Task在同一個JVM里面執行，到達JVM重用的目的。該JVM負責Application中的Application Master中所用的JVM，即運行在Container當中。
最后，我們來看當ubertask功能被啟用的時候，YARN是如何執行一個application的。首先，RM里的AM會為每一個Application在NM里面申請一個Container，然后在該container里面啟動一個Application Master。Containe啟動時便會相應啟動一個JVM。此時，如果ubertask功能被啟用，Application Master會在JVM中按照順序依次在Container中執行每一個Task，這樣Application Master便不用再為每一個Task向RM去申請一個單獨的Container，從而達到了重用JVM（資源重用）的目的。
4.Hadoop調優
在對Hadoop調優時，這是一個龐大的任務，這里進行分解來看，按Hadoop的組成模塊來分，比如：我們可以安裝HDFS、MapReduce、YARN等模塊去優化對應的模塊。若是在細分，我們可以優化其各個組件的相關配置文件，其每個模塊都有對應的XML文件，在系統啟動時，會通過Configure加載到系統當中，而對應的XML文件當中，配置的參數和屬性比較多，有些參數是根據業務本身去優化，如：心跳間隔、緩沖區大小、JVM子進程最大內存、小文件的合並數、歸並map輸出數據占比等等。
另外，在處理一些IO密集的應用，會在執行MapReduce時產生大量的中間輸出數據（Map Task執行階段），而產生的這些數據對於使用者來說是並不關心的（透明化）。這里，可以思考一下，有木有一種辦法能夠集中處理這些輸出數據。答案是肯定的，在MapReduce中支持壓縮算法，我們可以在執行這部分流程時，將中間輸出數據壓縮存儲，這樣在IO性能方面有會有明顯的提升。然而，萬物皆有因果，在選擇壓縮算法時，需考慮壓縮比和壓縮效率，在一些壓縮算法當中，有的壓縮比非常可觀，然而其壓縮效率卻非常低下；反之，有的壓縮比較差，然其壓縮效率非常理想。因為，我們需要在壓縮比和壓縮效率之間做一個平衡，選擇合適的算法，去平衡二者的關系。
目前，存在許多的壓縮格式，如：GZIP，ZIP，LZO，Snappy等等，測試表明其中LZO和Snappy較為可觀（具體量化指標圖不方便給出）。當然，這個也不是絕對的，是當下業務去測試，然后選擇合適的壓縮格式。
上面提點過預讀取機制，可以通過預讀取機制來有效的提升磁盤IO的讀性能。通過改機制提高HDFS的讀性能以及MapReduce作業的執行效率。
當然，從應用程序也是有優化的空間的，處理應用程序當中配置必要的作業參數之外，其本身的編寫方式對性能也是有影響的。在執行一大批MapReduce作業時，若是設置一個Combiner，對於提供作業的性能大有裨益。在了解MapReduce（其分兩部分，其一為計算模型，其二為運行環境，盡管Hadoop版本升級到2.x，然其計算模型不變，變得只是其運行環境。其運行環境是基於YARN的資源管理）的計算模型時，在弄明白Combiner階段的好處后，會發現，我們在編寫相關作業時，添加Combiner可減少Map Task的中間輸出結果，從而減少各個Reduce Task的遠程Copy數據量，最終帶來的益處是縮短了Map和Reduce兩者的執行時間。
同樣，我們在選擇Hadoop的相關類型時，如Writeable。在MapReduce中，Map Task和Reduce Task的輸入和輸出的數據類型均為Writable的衍生類型，其包含IntWritable、LongWriteable、FloatWritable等。在編寫相關代碼時，選擇合適的類型可以大大提升其性能。例如在處理整型數據之時，直接采用IntWritable比先以Text類型讀取在通過對應的方法轉化為整型來的高效。
5.總結
在對Hadoop的優化過程，是一個探索和實踐的過程，有一些優化的手段和技巧也是需要平時在工作的當中去總結的，以上給出的優化點，也是有限的，並未盡數述說，如我們也可以通過對任務的級別參數的調整，來達到有效的優化手段，對Map Task和Reduce Task階段的調優等。還有未言之知識點有待后續去發掘，以上只是起到點撥之效。
6.結束語
這篇博客就和大家分享到這里，如果大家在研究學習的過程當中有什么問題，可以加群進行討論或發送郵件給我，我會盡我所能為您解答，與君共勉！