hadoop 性能优化

最新推荐文章于 2024-11-06 09:15:00 发布
最新推荐文章于 2024-11-06 09:15:00 发布
阅读量367 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： hadoop
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_30259339/article/details/53405012

1：对于有很多小文件的时候，hadoop默认使用TextInputFormat处理文件，所以会有很多maptask
处理措施：
1：在前端处理的时候先将小文件合并，再传入hadoop
2：如果已经是小文件在hdfs中了，可以使用combineInputFormat
进行小文件合并

job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class)
CombineTextInputFormat.
Hadoop 性能优化高频面试题及答案
qq_42568323的博客
09-23 671
- **Map 任务并行度：** 通过调整每个任务的输入数据块大小（Block Size）来控制 Map 任务的并行度，默认的块大小为 128MB。增大块大小可以减少 Map 任务的数量，但可能降低并行度。 - 配置参数：`dfs.blocksize`
大数据处理框架Hadoop的性能优化与实践
u012397040的博客
09-08 1081
本文旨在分析Hadoop在处理大规模数据集时的主要性能瓶颈，并结合实际案例提出一系列优化策略，以提升Hadoop集群的性能和效率。通过升级硬件资源、优化网络连接、合理设置HDFS块大小、处理数据倾斜、压缩数据、优化作业调度和资源管理以及监控和调优等措施，可以有效提升Hadoop集群的性能和效率。在实际应用中，应根据具体业务需求和集群环境选择合适的优化策略，以实现最佳的性能表现。Hadoop分布式文件系统(HDFS)是为处理大文件而设计的，当处理大量小文件时，会导致元数据开销增加，影响集群性能。
hadoop性能优化(调优)
weixin_42908473的博客
01-29 1553
用户角度: hadoop参数调优: core-site.xml,hdfs-site.xml,mapred-site.xml三个配置文件,根据实际应用场景对参数进行配置,比如io.seqfile.compress.blocksize(块压缩时块的最小块大小),dfs.block.size(每个文件块的大小，默认是64M，对于大型文件可以设置为128M)。 常用参数设置： (1).reduce个数设置: A.如果reduce个数设置太小,单个reducetask执行速度很慢,出错重新调试的时间比较多 B.如果r
[Hadoop性能调优]
热门推荐
程序车轮
05-11 1万+
一、 Hadoop概述   随着企业要处理的数据量越来越大，MapReduce思想越来越受到重视。Hadoop是MapReduce的一个开源实现，由于其良好的扩展性和容错性，已得到越来越广泛的应用。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提...
Hadoop的优化
weixin_45061942的博客
11-14 441
0）HDFS 小文件影响 （1）影响 NameNode 的寿命，因为文件元数据存储在 NameNode 的内存中 （2）影响计算引擎的任务数量，比如每个小的文件都会生成一个 Map 任务 1）数据输入小文件处理： （1）合并小文件：对小文件进行归档（Har）、自定义 Inputformat 将小文件存储成SequenceFile 文件。 （2）采用 ConbinFileInputFormat 来作...
Hadoop的性能优化
不言尘世
05-12 1516
**Hadoop参数优化的3个原则 （1）增大作业的并行程度，如增加Map任务的数量 （2）保证任务执行时有足够的资源 （3）满足前两个的情况下，尽可能为shuffle阶段提供资源 【以上适用于大部分分布式计算的框架】 1. Hadoop客户端的概念 Hadoop是主从架构，具体存储和计算由从节负责，主节点负责调度、元数据存储、资源管理。一般讲提交计算任务的工作放在主节点完成。实际上在集群中的任意一个节...
Hadoop的性能优化与调优
AI天才研究院
12-09 1327
1.背景介绍 Hadoop是一个开源的分布式文件系统和分析平台，由Apache软件基金会开发。它可以处理大量数据，并提供高性能、高可用性和高扩展性。Hadoop的核心组件包括HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce。HDFS是一个分布式文件系统，可以存储大量数据，而MapReduce是一个数据处理模型，可以处理大规模数据。 Hadoop的性能...
大数据内容分享(十)：Hadoop 性能优化与运维
之乎者也·的博客
01-05 1638
TIPS:设置HDFS的文件副本数，默认为3，当许多任务同时读取一个文件时，读取可能会造成瓶颈，增大副本数可以有效缓解，但也会造成大量的磁盘空间占用，这时可以只修改Hadoop客户端的配置，从Hadoop客户端上传的文件的副本数以Hadoop客户端的设置为准。TIPS：对于普通机器来书，文件访问时间可以让用户知道文件的近期查看和修改，但是对于HDFS没有意义，因为HDFS不支持修改，如果不禁用，在每次读取文件的时候还有伴随进行一次写操作，这些开销是浪费时间的，因此在挂在数据分区时，禁用文件的访问时间。
hadoop性能优化研究
04-20
Hadoop 性能优化研究 对研究hadoop的人进行性能优化有一定的帮助
hadoop性能优化（二）
xiaoyutongxue6的博客
04-06 532
hadoop性能优化具体来讲包括两方面的内容：一个是时间性能；一个是空间性能。衡量性能的指标就是，能够在正确完成功能的基础上，使执行的时间尽量短，占用的空间尽量小。 1、解决小文件的问题，采用大文件 如果实验数据包含1000个文件，在HDFS中共占用了1000个文件块，而每一个文件的大小都是2.3MB，相对于HDFS块的默认大小是128MB（hadoop...
实战部署Hadoop3.0高性能集群最佳手册
04-24
Hadoop概述：Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS分布式文件系统为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
深度优化Hadoop NameNode读写性能
李姓门徒
05-17 1823
在整个公司范围内，我们都在积极推行“降本增效”的理念。从开发角度出发，这意味着我们需要在负责的项目中寻找合适的优化点，通过提升性能来实现降低成本的目标。因此，我们开始考虑是否可以在HDFS上进行进一步的优化。结合在使用HDFS过程中遇到的性能瓶颈问题，我们逐步明确了接下来要实施的性能优化方案。
Hadoop参数调优全攻略，让你的集群性能翻倍！
最新发布
humsuen的博客
11-06 2117
的DataNode节点保存数据的路径由dfs.datanode.data.dir参数决定，其默认值为file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data，若服务器有多个磁盘，必须对该参数进行修改。在进行参数调优时，需要综合考虑集群的硬件配置、作业的特点和性能指标，通过实验和监控来找到最佳的配置。表示该节点上YARN可使用的物理内存总量，默认是8192（MB），注意，如果你的节点内存资源不够8GB，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理内存总量。查看当前均衡任务的执行情况。
Hadoop 优化的一些方法
Autter的博客
06-29 522
1 .MapReduce 跑的慢的原因 1.1主要有两点： 计算机性能 CPU、内存、磁盘、网络 IO 操作优化 数据倾斜 2）Map 和 Reduce 数目设置不合理 3）Map 时间过长，导致 Reduce 等待太久 4）小文件过多 5）大量的不可分块的超大文件 6）spill（溢写）次数过多 7）Merge 次数过多 1.2 MapReduce 优化方法 主要从六个方面考虑：数据输入，Map 阶段、Reduce 阶段、IO传输阶段、数据倾斜问题和参数调优。 1.2.1 数据输入 （1
Hadoop 企业优化
Da.的博客
05-30 990
1 MapReduce 跑的慢的原因 Mapreduce 程序效率的瓶颈在于两点： 1 计算机性能 CPU、内存、磁盘健康、网络 2 I/O 操作优化 1）数据倾斜 2） map 和 reduce 数设置不合理 3） map 运行时间太长，导致 reduce 等待过久 4）小文件过多 5） 大量的不可分块的超大文件 6） spill 次数过多 7） merge 次数过多等。...
Hadoop高性能集群
LiteBty的博客
09-01 1220
一：概述 hadoop是一个由apache基金会所开发的分布式系统基础架构，利用集群进行高速运算和存储。 hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS分布式文件系统为海量的数据提供了存储，则MapReduce 为海量的数据提供了计算。 hadoop包括两大核心。分布式存储系统和分布式计算系统。 1.分布式系统 因为处理数据时，必须从一台一台服务器分别读取和...
Hadoop 常用优化方式
weixin_48067943的博客
07-29 614
文章目录二、Hadoop 企业优化2.1 MapReduce 跑的慢的原因2.2 MapReduce优化方法2.2.1 数据输入2.2.2 Map阶段2.2.3 Reduce阶段2.2.4 I/O传输2.2.5 数据倾斜问题2.3 常用的调优参数2.4 Hadoop小文件优化方法2.4.1 Hadoop小文件弊端2.4.2 Hadoop小文件解决方案 二、Hadoop 企业优化 2.1 MapReduce 跑的慢的原因 2.2 MapReduce优化方法 ​ MapReduce优化方法主要从六个方面考虑：
hadoop数据倾斜优化方法
jiedaodezhuti的博客
02-19 199
1、提前在map进行combine，减少传输的数据量 在mapper加上combiner相当于提前进行reduce，即把一个mapper中的相同key进行了聚合，减少shuffle过程中传输的数据量，以及reducer端的计算量。 如果导致数据倾斜的key大量分布在不同的mapper的时候，这种方法就不是很有效了。 2、导致数据倾斜的key大量分布在不同的mapper (1)局部聚合加全局聚合 第一次在map阶段对那些导致数据倾斜的key加上1到n的随机前缀,这样本来相同的key也会被分到多个reducer
hadoop combine 规约
后知后觉的it路
12-09 443
    0 简介：   a) combine发生在map流程中 b) 一般combine代码和自定义reduce代码相同，如果需要不相同，只需要继承hadoop.mapreduce.Reducer     在其内写自己代码即可。 c) combine不是hadoop标配，其有使用局限性，     不会对多个map的输出做处理，不能跨map任务执行，不能代替reduce的作用， ...
hadoop性能优化
10-22
Hadoop性能优化需要全方位的考虑，包括硬件、操作系统、Jvm等方面。当前主要有几个优化思路： 1.硬件优化：Hadoop的运行环境，硬件配置起得至关重要的作用，硬件的参数配置对性能影响非常大，在部署Hadoop时，合理的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值