十八、Hadoop的优化

缺乏、安全感 2021-09-02 04:48 340阅读 0赞

终于看到这么亲民的标题了，一般到了优化的部分，基本上就接近尾声了。没错，Hadoop部分即将结束了，Hadoop HA部分的讲解就放到Zookeeper之后吧，毕竟HA要用到Zookeeper。关注专栏[《破茧成蝶——大数据篇》][Link 1]查看相关系列的文章~

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**目录**

一、MapReduce运行慢的原因

二、MapReduce优化方法

2.1 数据输入

2.2 Map阶段

2.3 Reduce阶段

2.4 IO传输

2.5 数据倾斜问题

2.6 常用的参数调优

三、HDFS小文件优化方法

3.1 小文件的弊端

3.2 小文件解决方案

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# 一、MapReduce运行慢的原因 #

首先我们来看一下有哪些原因导致MapReduce运行缓慢。首先可能是因为计算机的性能，例如：CPU、内存、磁盘、网络等等。当然还有一些其他的原因，例如：（1）数据倾斜，（2）Map和Reduce数设置不合理，（3）Map运行时间过长导致Reduce等待太久，（4）小文件过多，（5）大量的不可分块的超大文件，（6）Spill次数过多，（7）Merge次数过多等等。

# 二、MapReduce优化方法 #

MapReduce优化方法主要从六个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。

## 2.1 数据输入 ##

1、合并小文件。再执行MapReduce任务前将小文件进行合并，大量的小文件会产生大量的Map任务，增大Map任务装载次数，而任务的装载比较耗时，从而导致MapReduce运行较慢。

2、采用CombineTextInputFormat来作为输入，解决输入端大量小文件场景。

## 2.2 Map阶段 ##

1、减少溢写（Spill）次数。通过调整io.sort.mb以及sort.spill.percent参数值，增大触发Spill的内存上限，减少Spill次数，从而减少磁盘IO。

2、减少合并（Merge）次数。通过调整io.sort.factor参数，增大Merge的文件数目，减少Merge的次数，从而缩短MapReduce的处理时间。

3、在Map之后，不影响业务逻辑的前提下，先进行Combiner处理，减少IO。

## 2.3 Reduce阶段 ##

1、合理设置Map和Reduce数。两个都不能设置太少，也不能设置太多。太少，会导致Task等待，延长处理时间。太多，会导致Map、Reduce任务间竞争资源，造成处理超时等错误。

2、设置Map和Reduce共存。调整slowstart.completedmaps参数，使Map运行一定程度后，Reduce也开始运行，减少Reduce的等待时间。

3、规避使用Reduce。因为Reduce在用于连接数据集的时候将会产生大量的网络消耗。

4、合理设置Reduce端的Buffer。默认情况下，数据达到一个阈值的时候，Buffer中的数据就会写入磁盘，然后Reduce会从磁盘中获得所有的数据。也就是说，Buffer和Reduce是没有直接关联的，中间多次写磁盘、读磁盘的过程，既然有这样的弊端，那么就可以通过参数来配置，是的Buffer中的一部分数据可以直接输送到Reduce，从而减少IO开销。mapreduce.reduce.input.buffer.percent默认为0.0。当值大于0的时候，会保留指定比例的内存读Buffer中的数据直接拿给Reduce使用。这样一来，设置Buffer需要内存，读取数据需要内存，Reduce计算也需要内存，所以需要根据作业的运行情况进行调整。

## 2.4 IO传输 ##

1、采用数据压缩的方式，减少网络IO的时间。安装Snappy和LZO压缩编码器。

2、使用SequenceFile二进制文件。

## 2.5 数据倾斜问题 ##

数据倾斜可以分为两类，一类是数据频率倾斜，一类是数据大小倾斜。数据频率倾斜是指某一个区域的数据量要远远大于其他区域。数据大小倾斜是指部分记录的大小远远大于平均值。可以使用如下方法减少数据倾斜。

1、抽样和范围分区。可以通过对原始数据进行抽样得到的结果集来预设分区边界值 。

2、自定义分区。基于输出键的背景知识进行自定义分区。

3、Combine。使用Combine可以大量减小数据倾斜，在可能的情况下，Combine的目的就是聚合并精简数据。

4、采用Map Join，尽量避免Reduce Join。

## 2.6 常用的参数调优 ##

1、以下参数可以配置在自己的应用程序中（mapred-default.xml）。

<table style="margin-left:5.4pt;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:204.3pt;"> 配置参数 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:206.8pt;"> 参数说明 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:204.3pt;"> mapreduce.map.memory.mb </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:206.8pt;"> 一个MapTask可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果MapTask实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:204.3pt;"> mapreduce.reduce.memory.mb </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:206.8pt;"> 一个ReduceTask可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果ReduceTask实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:204.3pt;"> mapreduce.map.cpu.vcores </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:206.8pt;"> 每个MapTask可使用的最多cpu core数目，默认值: 1 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:204.3pt;"> mapreduce.reduce.cpu.vcores </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:206.8pt;"> 每个ReduceTask可使用的最多cpu core数目，默认值: 1 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:204.3pt;"> mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:206.8pt;"> 每个Reduce去Map中取数据的并行数。默认值是5 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:204.3pt;"> mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:206.8pt;"> Buffer中的数据达到多少比例开始写入磁盘。默认值0.66 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:204.3pt;"> mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:206.8pt;"> Buffer大小占Reduce可用内存的比例。默认值0.7 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:204.3pt;"> mapreduce.reduce.input.buffer.percent </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:206.8pt;"> 指定多少比例的内存用来存放Buffer中的数据，默认值是0.0 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

2、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）。

<table style="margin-left:5.4pt;width:548px;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:207.25pt;"> 配置参数 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:203.85pt;"> 参数说明 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:207.25pt;"> yarn.scheduler.minimum-allocation-mb &nbsp; </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:203.85pt;"> 给应用程序Container分配的最小内存，默认值：1024 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:207.25pt;"> yarn.scheduler.maximum-allocation-mb&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp; </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:203.85pt;"> 给应用程序Container分配的最大内存，默认值：8192 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:207.25pt;"> yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores&nbsp;&nbsp; </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:203.85pt;"> 每个Container申请的最小CPU核数，默认值：1 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:207.25pt;"> yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores&nbsp; </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:203.85pt;"> 每个Container申请的最大CPU核数，默认值：32 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:207.25pt;"> yarn.nodemanager.resource.memory-mb&nbsp;&nbsp; </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:203.85pt;"> 给Containers分配的最大物理内存，默认值：8192 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

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）。

4、容错相关参数（MapReduce性能优化）。

<table style="margin-left:5.4pt;width:548px;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:157.65pt;"> 配置参数 </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:253.45pt;"> 参数说明 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:157.65pt;"> mapreduce.map.maxattempts </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:253.45pt;"> 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。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:157.65pt;"> mapreduce.reduce.maxattempts </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:253.45pt;"> 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。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="vertical-align:top;width:157.65pt;"> mapreduce.task.timeout </td> 
 <td style="vertical-align:top;width:253.45pt;"> 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，也许永远会卡住，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.”。 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

# 三、HDFS小文件优化方法 #

## 3.1 小文件的弊端 ##

HDFS上每个文件都要在NameNode上建立一个索引，这个索引的大小约为150byte，这样当小文件比较多的时候，就会产生很多的索引文件，一方面会大量占用NameNode的内存空间，另一方面就是索引文件过大使得索引速度变慢。

## 3.2 小文件解决方案 ##

小文件的优化无非以下几种方式：（1）在数据采集的时候，就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS。（2）在业务处理之前，在HDFS上使用MapReduce程序对小文件进行合并。（3）在MapReduce处理时，可采用CombineTextInputFormat提高效率。（4）开启JVM重用，将mapreduce.job.jvm.numtasks的值设置在10-20之间。

本文到此也就结束了，你们在此过程中存在什么问题，欢迎留言，让我看看你们都遇到了什么问题~

[Link 1]: https://blog.csdn.net/gdkyxy2013/category_10006538.html