大数据集群巡检,最佳实践记录

公司使用的大数据集群是Cloudera,定期巡检,还是查出不少问题,后面进行优化。mark下供大家参考。发现主要的几个问题如下,

1. HDFS 小文件过多

小文件问题是目前HDFS上存在的最大问题。可以使用hadoop fs -count命令,简单统计下文件数量较多的目录。

小文件很多是临时文件,建议定期清理。并检查业务逻辑,主要是什么导致的小文件过多,看能否通过修改处理逻辑来避免。

2. DNS域名解析不全

很多新加的边缘节点,没有配置全部的host,导致集群内部解析不全。虽不影响程序运行,但是建议配置完全的host。

3. HDFS块计数报警过于频繁

块计数报警: 默认hdfs的datanode的块超过50W就会触发对应块计数报警,基于集群的现状,建议将报警阈值调整到100W即可。

4. Namenode的堆内存设置过小

Namenode的堆内存设置过小,导致GC频繁,根据机器内存情况,建议适当增大至16G。

5. Hive中有些表的分区过多

Hive中有些表的分区过多,超过1000。分区过多会导致查询性能下降,建议避免过多分区。

6. 内存超配

集群内部有内存超配的现象,就是分配的内存超过最大内存的阈值。这样会导致资源竞争,或者任务误杀的情况发生。建议任务合理分配,不要超过最大内存。

 

### 大数据平台 Kafka 运维指南最佳实践 #### 1. 配置管理与优化 对于Kafka而言,配置参数的管理和优化至关重要。这不仅涉及Broker、主题、用户以及Client-id等资源的具体设置和查询,还涉及到如何通过合理的配置提升系统的稳定性和性能[^2]。 例如,在调整`log.segment.bytes`参数时可以控制日志分段大小,默认情况下该值设为1GB。如果业务场景中存在大量小消息,则适当减小此数值有助于提高磁盘I/O效率;反之则增大它来减少文件数量从而降低元数据开销。 ```bash # 修改broker端配置文件server.properties中的相关项 log.segment.bytes=536870912 # 设置成512MB ``` #### 2. 监控体系构建 建立完善的监控机制能够及时发现潜在问题并采取措施加以解决。针对Kafka集群应重点关注以下几个方面: - **JVM指标**:内存使用率、垃圾回收频率等; - **网络流量统计**:发送接收字节数量变化趋势分析; - **磁盘IO状况**:读写速度波动情况监测; - **Topic级别信息**:各topic的消息生产消费速率对比。 利用Prometheus搭配Grafana可视化工具可轻松实现上述各项数据采集展示工作,并能自定义告警规则以便第一时间获知异常状态。 #### 3. 容灾备份策略制定 为了保障服务连续性,必须提前规划好相应的灾难恢复方案。一方面要定期做全量快照保存至异地存储介质上;另一方面还需开启自动增量复制功能确保即使遇到突发事故也能迅速切换到备用节点继续提供正常的服务访问能力。 此外,当执行扩容操作前务必先评估现有硬件设施能否满足新增负载需求,必要时考虑引入更多机器加入集群共同承担压力。 #### 4. 日常维护任务安排 日常工作中除了常规巡检外还需要特别留意以下几点: - 清理过期无用的日志记录防止占用过多空间影响整体性能表现; - 对于长时间未被使用的旧版本客户端建议尽快升级替换以免造成兼容性隐患; - 根据实际运行情况进行必要的安全加固如启用SSL加密通信保护敏感资料传输过程的安全性。
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