cloudera--CDH Performance Management

本文档提供了Cloudera集群的性能管理指南,包括禁用tuned服务、透明大页、调整vm.swappiness参数等操作,以及针对MapReduce配置的最佳实践,如心跳发送、任务间隔、JVM启动优化等,旨在提升集群效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

集群管理指南描述了如何使用Cloudera Manager在Cloudera企业部署中配置和管理集群。Cloudera Enterprise Hadoop管理员管理资源、主机、高可用性以及备份和恢复配置。Cloudera Manager管理控制台是管理员用来监视和管理集群的主要工具。您还可以将Cloudera Manager API用于集群管理任务。

Performance Management

https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/6/6.0/topics/cdh_admin_performance.html#cdh_performance

Disable the tuned Service

  1. Ensure that the tuned service is started:
    systemctl start tuned
  2. Turn the tuned service off:
    tuned-adm off
  3. Ensure that there are no active profiles:
    tuned-adm list
    The output should contain the following line:
    No current active profile
  4. Shutdown and disable the tuned service:
    systemctl stop tuned
    systemctl disable tuned

Disabling Transparent Hugepages 

To see whether transparent hugepages are enabled, run the following commands and check the output:

$ cat defrag_file_pathname
$ cat enabled_file_pathname
  • [always] never means that transparent hugepages is enabled.
  • always [never] means that transparent hugepages is disabled.

To disable transparent hugepages on reboot, add the following commands to the /etc/rc.d/rc.local file on all cluster hosts:

  • RHEL/CentOS 7.x:
    echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
    echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag
  • RHEL/CentOS 6.x
    echo never > /sys/kernel/mm/redhat_transparent_hugepage/defrag
    echo never > /sys/kernel/mm/redhat_transparent_hugepage/enabled

Setting the vm.swappiness Linux Kernel Parameter

To view your current setting for vm.swappiness, run:

cat /proc/sys/vm/swappiness

To set vm.swappiness to 1, run:

sudo sysctl -w vm.swappiness=1

Improving Performance in Shuffle Handler and IFile Reader

 

Best Practices for MapReduce Configuration

Send a heartbeat as soon as a task finishes

<property>
    <name>mapreduce.tasktracker.outofband.heartbeat</name>
    <value>true</value>
</property>

Reduce the interval for JobClient status reports on single node systems

<property>
    <name>jobclient.progress.monitor.poll.interval</name>
    <value>10</value>
</property>

Tune the JobTracker heartbeat interval

Tuning the minimum interval for the TaskTracker-to-JobTracker heartbeat to a smaller value may improve MapReduce performance on small clusters.

<property>
    <name>mapreduce.jobtracker.heartbeat.interval.min</name>
    <value>10</value>
</property>

Start MapReduce JVMs immediately

Map . Reduce .slowstart.completed.maps属性指定在调度任何Reduce任务之前必须完成的任务中映射任务的比例。对于需要快速周转的小型作业,将此值设置为0可以提高性能;较大的值(高达50%)可能适合较大的作业。

<property>
    <name>mapred.reduce.slowstart.completed.maps</name>
    <value>0</value>
</property>

Decrease Reserve Space

Cloudera recommends reducing the root user block reservation from 5% to 1% for the DataNode volumes. To set reserved space to 1% with the tune2fs command:

# tune2fs -m 1 /dev/sde1

 

 

 

 

 

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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