TestDFSIO: 注意：nrFiles n 为生成 mapTask 的数量，生产环境一般可通过 hadoop103:8088 查看 CPU 核数，设置为（CPU 核数 - 1） ➢ Number of files：生成 mapTask 数量，一般是集群中（CPU 核数-1），我们测试虚 拟机就按照实际的物理内存-1 分配即可 ➢ Total MBytes processed：单个 map 之集群迁移（Apache和CDH）.doc 第 8 章 MapReduce 生产经验 8.1 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、网络 2）I/O 操作优化 （1）数据倾斜 （2）Map 运行时间太长，导致 Reduce 等待过久 （3）小文件过多 8.2 MapReduce 常用调优参数 6）mapreduce.map.memory.mb 默认MapTask内存上限1024MB。 可以根据128m数据对应1G内存原则提高该内存。 8）mapreduce.map.cpu.vcores 默认MapTask的CPU核数1。计算密集型任 务可以增加CPU核数 7）mapreduce.map.java.opts：控制MapTask堆内存大小。（如果内存不够， 报：java.lang.OutOfMemoryError）

作业提交 1）ResourceManager（RM）：整个集群资源（内存、CPU等）的老大 3）ApplicationMaster（AM）：单个任务运行的老大 2）NodeManager（NM）：单个节点服务器资源老大 4）Container：容器，相当一台独立的服务器，里面封装了 任务运行所需要的资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。 NodeManager Container NodeManager 说明1：客户端可以有多个 说明2：集群上可以运行多个ApplicationMaster 说明3：每个NodeManager上可以有多个Container 4G内存 2CPU 4G内存 2CPU 4G内存 2CPU 12G内存 6CPU 1.5.3 MapReduce 架构概述 MapReduce 将计算过程分为两个阶段：Map 和 Reduce 1）Map 阶段并行处理输入数据

群集可以扩展至数百节点。 Hadoop 是一个单一功能的分布式系统，为了并行读取数据集并 提供更高的吞吐量，它与群集中的机器进行直接交互。可将 Hadoop 想象为一个动力车间，它让单个 CPU 运行在群集中大量低成本的机 器上。既然已经介绍了用于读取数据的工具，下一步便是用 MapReduce 来处理它。 1.1.3 MapReduce 是什么 MapReduce 是 Hadoop YARN 的组件已经可 用于进一步管理 Hadoop 生态系统。 1.1.4 YARN 是什么 YARN 基础设施(另一个资源协调器)是一项用于提供执行应用 程序所需的计算资源(内存、CPU 等)的框架。 YARN 有什么诱人的特点或是性质？其中两个重要的部分是资 源管理器和节点管理器。让我们来勾勒 YARN 的框架。首先考虑一 个两层的群集，其中资源管理器在顶层(每个群集中只有一个)。资 在运行时，资源调度器将决定如何使用该容量。Hadoop 2 中的 YARN 框架允许工作负载在各种处理框架之间动态共享群集资源，这些框 架包括 MapReduce、Impala 和 Spark。YARN 目前用于处理内存和 CPU，并将在未来用于协调其他资源，例如磁盘和网络 I/O。 1.2 ZooKeeper 是什么 ZooKeeper 是另一项 Hadoop 服务——分布式系统环境下的信 息保管员。ZooKeeper

ly/1v2UXAT 4 大数据集成与 Hadoop 源数据 转换 净化 丰富 EDW 连续 单处理器 SMP系统 MPP群集系统或GRID 4 路并行 64 路并行 CPU CPU CPU CPU CPU 内存 共享内存 磁盘 磁盘 关键成功因素：大数据集成平台必须支持全部三个维度的可 扩展性 • 线性数据可扩展性：硬件和软件系统通过线性增加硬件 资源来线性提高处理吞吐量。例如，如果在50个处理器

Manager – 安装、配置、管理、监控、告警 英特尔Hadoop性能优化 测试配置  性能数据在8台英特尔至强服务器组成的小规模集群上测试得到  服务器配置：6核Intel E5 CPU, 48GB内存，8块 7200rpm SATA硬盘, 千兆以太网 测试用例和性能  向HBase集群插入1KB大小的记录  每台服务器平均每秒插入1万条记录，峰值在2万条记录  benchmark as of 6 March 2012. 高速网络提升大数据平台处理性能 CPU Processing Timeline CPU Processing SW 10µs NVM 65µs IO Processing 典型应用消耗的时间示意：CPU vs. IO Application • 性能增强 - 顺序读/写 : 2.0/1.0 GB/s

统在性能、安全性 及可扩展性等方面的需求，是一款具有高安全、高可用、高可靠、高性能的自主 可控服务器操作系统。 1.2 环境概述 服务器型号 长城信安擎天 DF720 服务器 CPU 类型 飞腾 2000+处理器 操作系统版本 Kylin-4.0.2-server-sp2-2000-19050910.Z1 内核版本 4.4.131 hadoop 版本 2.7 Slave 上一个独立运行的进程，负责上报 节点的状态；App Master 和 Container 是运行在 Slave 上的组件，Container 是 yarn 中分配资源的一个单位，包涵内存、CPU 等等资源，yarn 以 Container 为单位分 配资源。 Client 向 ResourceManager 提交的每一个应用程序都必须有一个 Application Master，它经过

Enterprise Hadoop 24 / 74 Resource vs. Container Resource Model 可以考量到以下的細節： Rack、Host 等 Resource 名稱 CPU 幾個 Core 記憶體 硬碟大小 網路頻寬 Container 就是根據 Resource Model 核可的 Resource。 因為 YARN 可以執行的 Application 種類變多，所以 廣，作為 Facebook Data Warehouse 的 Query Execution Engine 把常用資料 Cache 在記憶體，提供 ANSI-SQL Compatible Query CPU Efficiency 比 Hive 好 4-7 倍，回傳結果速度大概是 8-10 倍 酸民說：Most of Facebook is pictures of cats, updates about

网络环境（私有网络、经典网络、VPC 专）  有无专线  常用组件（Hive、Spark、Storm、HBase、Flink、Kafa、Impala、Sqoop、Kylin、Flume）  机器配置（CPU 核数、内存大小）  数据量及存储类型  作业量及作业类型（SQL 脚本上传）  调度系统及周期（Pipeline 配置上传）  已有数据应用（如血缘、监控、质量等）