Ubuntu Hadoop性能調優實踐

以下是Ubuntu下Hadoop性能調優的實踐要點，涵蓋硬件、系統、配置及監控等方面：

一、硬件與系統基礎優化

• 硬件升級：采用SSD存儲提升IO性能，增加內存（尤其NameNode/ResourceManager節點），確保CPU核心數滿足并行計算需求。
• 內核參數調優：修改/etc/sysctl.conf，如調整vm.swappiness=10減少內存交換，優化網絡參數（如net.core.rmem_max）提升傳輸效率。
• 禁用非必要服務：通過systemctl disable關閉非核心服務，減少系統資源占用。

二、Hadoop核心配置優化

• HDFS參數：
  • 增大dfs.block.size（如128MB~256MB），減少小文件帶來的元數據壓力。
  • 合理設置dfs.replication（通常3副本），平衡存儲與容錯成本。
• MapReduce參數：
  • 調整mapreduce.map.memory.mb/reduce.memory.mb（建議256MB~1024MB），匹配集群資源。
  • 啟用中間數據壓縮：mapreduce.map.output.compress=true，選擇snappy等高效壓縮算法。
• YARN參數：
  • 配置yarn.nodemanager.resource.memory-mb為節點總內存的80%~90%，避免資源浪費。
  • 設置yarn.scheduler.maximum-allocation-mb與節點內存一致，防止任務超分配。

三、JVM與內存管理

• 堆內存設置：通過hadoop-env.sh配置HADOOP_HEAPSIZE（如4GB~16GB），并針對DataNode/NameNode單獨調整（如NameNode可設為服務器內存的50%）。
• GC策略優化：
  • 推薦使用G1垃圾回收器：-XX:+UseG1GC，并設置-XX:MaxGCPauseMillis=200控制停頓時間。
  • 監控GC日志（-Xloggc:/path/to/gc.log），分析Full GC頻率，必要時調整新生代/老年代比例。

四、資源管理與調度優化

• 數據本地化：確保任務優先在數據所在節點執行，減少網絡傳輸開銷（Hadoop默認支持，可通過hdfs-site.xml驗證dfs.datanode.data.dir配置）。
• 隊列與資源分配：在yarn-site.xml中配置多隊列（如default、high_priority），通過yarn.scheduler.capacity控制資源占比，優先保障關鍵任務。

五、監控與持續調優

• 工具部署：使用Ambari/Cloudera Manager監控集群資源使用率、任務執行時間，識別瓶頸節點。
• 日志分析：定期查看/var/log/hadoop下的NameNode/DataNode日志，排查異常（如磁盤IO過高、GC頻繁）。
• 壓力測試：通過TestDFSIO等工具模擬負載，驗證配置效果，逐步調整參數至最優。

注意事項

• 調優前需在測試環境驗證配置，避免直接在生產環境修改關鍵參數。
• 優先通過調整配置參數優化性能，硬件升級作為最后手段。
• 關注Hadoop版本兼容性，部分參數（如yarn.scheduler）在不同版本中可能存在差異。

參考來源：