mapreduce程序效率的瓶頸在於兩點: 1:計算機性能 2:I/O操作優化 優化無非包括時間性能和空間性能兩個方面,存在一下常見的優化策略: 1:輸入的文件盡量采用大文件 眾多的小文件會導致map數量眾多,每個新的map任務都會造成一些性能的損失。所以可以將一些 ...
MapReduce 跑的慢 的原因 MapReduce 優化方法 MapReduce 優化方法主要從六個方面考慮:數據輸入 Map 階段 Reduce 階段 IO 傳 輸 數據傾斜問題和常用的調優參數。 數據輸入 Map 階段 Reduce 階段 IO 傳輸 數據傾斜問題 常用的調優參數 資源相關參數 以下參數是在用戶自己的 mr 應用程序中配置就可以生效 mapred default.xml ...
2019-05-21 15:04 0 466 推薦指數:
mapreduce程序效率的瓶頸在於兩點: 1:計算機性能 2:I/O操作優化 優化無非包括時間性能和空間性能兩個方面,存在一下常見的優化策略: 1:輸入的文件盡量采用大文件 眾多的小文件會導致map數量眾多,每個新的map任務都會造成一些性能的損失。所以可以將一些 ...
最近一直在學習hadoop的一些原理和優化,然后也做了一些實踐,也有沒有去做實踐的,反正個人觀點都記錄下來 一、yarn的介紹 YARN的基本結構由一個ResourceManager與多個NodeManager組成。ResourceManager負責對NodeManager所持有的資源進行 ...
Hadoop 空間不足,hive首先就會沒法跑了,進度始終是0%。 將HDFS備份數降低 將默認的備份數3設置為2。 步驟:CDH–>HDFS–>配置–>搜索dfs.replication–>設置為2 刪除無用HDFS數據和Hbase表格 主要 ...
一、概述 優化前我們需要知道hadoop適合干什么活,適合什么場景,在工作中,我們要知道業務是怎樣的,能才結合平台資源達到最有優化。除了這些我們當然還要知道mapreduce的執行過程,比如從文件的讀取,map處理,shuffle過程,reduce處理,文件的輸出或者存儲。在工作中 ...
一 Hadoop數據壓縮 1.1 概述 壓縮技術能夠有效減少底層存儲系統(HDFS)讀寫字節數。壓縮提高了網絡帶寬和磁盤空間的效率。在Hadood下,尤其是數據規模很大和工作負載密集的情況下,使用數據壓縮顯得非常重要。在這種情況下,I/O操作和網絡數據傳輸要花大量的時間。還有,Shuffle ...
Hadoop 3.x 與Hadoop 2.x 的區別和優化點 通用性 1.精簡Hadoop內核,包括剔除過期的API和實現,將默認組件實現替換成最高效的實現(比如將FileOutputCommitter缺省實現換為v2版本,廢除hftp轉由webhdfs替代,移除Hadoop子實現序列化庫 ...
前言: 在有些情況下,運行於Hadoop集群上的一些mapreduce作業本身的數據量並不是很大,如果此時的任務分片很多,那么為每個map任務或者reduce任務頻繁創建Container,勢必會增加Hadoop集群的資源消耗,並且因為創建分配Container本身的開銷,還會 ...
MapReduce參數優化 資源相關參數 這些參數都需要在mapred-site.xml中配置 mapreduce.map.memory.mb 一個 MapTask 可使用的資源上限(單位:MB),默認為1024 如果 MapTask 實際使用的資源量 ...