CDH520集群优化配置.doc
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1、CDH5.2.0集群优化配置 HDFS dfs.block.size HDFS中的数据block大小,默认是64M,对于较大集群,可以设置为128或264M dfs.datanode.socket.write.timeout/dfs.socket.timeout 增加dfs.datanode.socket.write.timeout和dfs.socket.timeout两个属性的设置(默认300),比如30000,避免可能出现的IO超时异常 dfs.datanode.max.transfer.threads 增加datanode在进行文件传输时最大线程数(默认4096),比如8192,假设集群
2、中有某台dataode主机的这个值比其他主机的大,那么这台主机上存储的数据相对别的主机比较多,导致数据分布不均匀的问题,即使balance仍然会不均匀 dfs.namenode.handler.count 设定 namenode server threads 的数量,默认是10,对于较大集群,可适当调大,比如64。这些 threads 會用 RPC 跟其他的 datanodes 沟通。当 datanodes 数量太多时会发現很容易出現 RPC timeout,解決方法是提升网络速度或提高这个值,但要注意的是 thread 数量多也表示 namenode 消耗的内存也随着增加 dfs.datan
3、ode.handler.count datanode上用于处理RPC的线程数,默认是3,对于较大集群可适当调大,比如8。 YARN yarn.app.mapreduce.am.resource.mb ApplicationMaster的container占用的内存大小,可适当调低 mapreduce.map.memory.mb/mapreduce.reduce.memory.mb 作业的每个 Map/Reduce任务分配的物理内存量,参数大于最小容器内存(yarn.scheduler.minimum-allocation-mb),两个参数配置的值设置一样即可 mapreduce.map.jav
4、a.opts.max.heap/mapreduce.reduce.java.opts.max.heap 每个Map/Reduce的JVM启动所占用的内存,正常此参数小于等于Map/Reduce申请的内存(mapreduce.map.memory.mb/mapreduce.reduce.memory.mb)的85%,因为map任务里不一定只跑java,比如hadoop streaming程序 io.file.buffer.size SequenceFiles 读取和写入操作的缓存区大小,还有map的输出都用到了这个缓冲区容量, 可减少 I/O 次数。建议设定为 64KB 到 128KB mapr
5、educe.task.io.sort.factor Reduce Task中合并小文件时,一次合并的文件数据,每次合并的时候选择最小的前N个进行合并,此参数正常与mapreduce.task.io.sort.mb一起配置 mapreduce.task.io.sort.mb Map Task缓冲区排序文件时要使用的内存缓冲总量,如果mapreduce.task.io.sort.factor设置了较大值,此参数也应相应调大 io.sort.spill.percent mapreduce.task.io.sort.mb的阈值,默认是80,当buffer中的数据达到这个阈值,后台线程会起来对buffe
6、r中已有的数据进行排序,然后写入磁盘 yarn.nodemanager.resource.memory-mb NodeManager节点上可使用的物理内存总量,默认是8192(MB),根据节点所能分配的最大的内存进行分配即可(扣除其他服务内存、系统内存等) yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 容器可以请求的最小物理内存量,此参数小于等于作业分配的MapReduce内存量(mapreduce.map.memory.mb/mapreduce.reduce.memory.mb) yarn.scheduler.increment-allocation-mb 内存规
7、整化单位,为容器申请内存增量,最后内存请求数量将四舍五入为该数字最接近的倍数,比如使用 Fair Scheduler,Container请求资源是1.5GB,容量增量为1G,则将被调度器规整化为ceiling(1.5 GB / 1GB) * 1G 2GB(公式:(请求资源 / 容量增量)*容量增量 ) yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 单个任务可申请的最大物理内存量(默认是8192(MB)。默认情况下,YARN采用了线程监控的方法判断任务是否超量使用内存,一旦发现超量,则直接将其杀死 HBASE zookeeper.session.timeout Reg
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