TeraSort实验--测试Map和Reduce Task数量对Hadoop性能的影响

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#hadoop #测试 #input #kill #任务 #网络

在1个master和16个slave节点的Hadoop环境中，通过Terasort实验研究了不同数量的map和reduce任务对性能的影响。实验表明，reduce task数量接近或略大于节点数时，性能最优；而map任务数量过多会导致性能下降。Killed map Task Attempts主要由speculative执行机制引起，可通过设置mapred.map.tasks.speculative.execution为false优化。1G和10G数据中，Input Split Size设为128M时性能最佳，且数据量增大可能导致更多Failed tasks。

 

一、           实验环境


1个master节点, 16个slave节点: CPU:8GHZ , 内存: 2G

网络：局域网


二、           实验描述


   通过Hadoop自带的Terasort排序程序，测试不同的map task和reduce task数量，对Hadoop性能的影响。

   实验数据由程序中的teragen程序生成，数据量为1GB和10GB。

   通过设置mapred.min.split.size，从而调节map task的数量；设置mapred.reduce.tasks，从而调节reduce task的数量；

   dfs.replication的值设为3，其它参数默认。


三、           实验结果与分析


 

Ø  实验一

 

                表1、改变reduce task（数据量为1GB)

Map task = 16

Reduce task

1

5

10

15

16

20

25

30

45

60

总时间

892

146

110

92

88

100

128

101

145

104

Map 时间

24

21

25

50
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