hadoop常用的调优参数

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了hadoop常用的调优参数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1)资源相关参数

(1)以下参数是在用户自己的mr应用程序中配置就可以生效(mapred-default.xml)

配置参数

参数说明

mapreduce.map.memory.mb

一个Map Task可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024。如果Map Task实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死。

mapreduce.reduce.memory.mb

一个Reduce Task可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024。如果Reduce Task实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死。

mapreduce.map.cpu.vcores

每个Map task可使用的最多cpu core数目,默认值: 1

mapreduce.reduce.cpu.vcores

每个Reduce task可使用的最多cpu core数目,默认值: 1

mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies

每个reduce去map中拿数据的并行数。默认值是5

mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent

buffer中的数据达到多少比例开始写入磁盘。默认值0.66

mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent

buffer大小占reduce可用内存的比例。默认值0.7

mapreduce.reduce.input.buffer.percent

指定多少比例的内存用来存放buffer中的数据,默认值是0.0

 (2)应该在yarn启动之前就配置在服务器的配置文件中才能生效(yarn-default.xml)

配置参数

参数说明

yarn.scheduler.minimum-allocation-mb   1024

给应用程序container分配的最小内存

yarn.scheduler.maximum-allocation-mb   8192

给应用程序container分配的最大内存

yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 1

每个container申请的最小CPU核数

yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 32

每个container申请的最大CPU核数

yarn.nodemanager.resource.memory-mb   8192

给containers分配的最大物理内存

 (3)shuffle性能优化的关键参数,应在yarn启动之前就配置好(mapred-default.xml)

配置参数

参数说明

mapreduce.task.io.sort.mb   100

shuffle的环形缓冲区大小,默认100m

mapreduce.map.sort.spill.percent   0.8

环形缓冲区溢出的阈值,默认80%

 2)容错相关参数(mapreduce性能优化)

配置参数

参数说明

mapreduce.map.maxattempts

每个Map Task最大重试次数,一旦重试参数超过该值,则认为Map Task运行失败,默认值:4。

mapreduce.reduce.maxattempts

每个Reduce Task最大重试次数,一旦重试参数超过该值,则认为Map Task运行失败,默认值:4。

mapreduce.task.timeout

Task超时时间,经常需要设置的一个参数,该参数表达的意思为:如果一个task在一定时间内没有任何进入,即不会读取新的数据,也没有输出数据,则认为该task处于block状态,可能是卡住了,也许永远会卡主,为了防止因为用户程序永远block住不退出,则强制设置了一个该超时时间(单位毫秒),默认是600000。如果你的程序对每条输入数据的处理时间过长(比如会访问数据库,通过网络拉取数据等),建议将该参数调大,该参数过小常出现的错误提示是“AttemptID:attempt_14267829456721_123456_m_000224_0 Timed out after 300 secsContainer killed by the ApplicationMaster.”。

以上是关于hadoop常用的调优参数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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