Hadoop 性能优化高频面试题及答案

以下是关于 Hadoop 性能优化 的高频面试题及答案，涵盖了内存管理、数据分区、调度器优化、IO 操作等多个方面。

高频面试题及答案

1. 如何通过调整 MapReduce 任务的并行度优化性能？

回答：
合理设置 Map 和 Reduce 任务的并行度可以提升 Hadoop 集群的利用率和作业的执行效率。

• 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

• Reduce 任务并行度： 可以通过设置 mapreduce.job.reduces 参数来控制 Reduce 任务的并行度，理想情况下应与集群中的可用 Reduce slot 数量匹配。