以下是Debian上Hadoop性能調優的關鍵技巧：
硬件與系統基礎優化
- 硬件配置：確保主節點（NameNode等）配置高于從節點，使用SSD提升I/O性能。
- 操作系統調優：
- 增加文件描述符限制（
/etc/security/limits.conf）和網絡連接數。
- 關閉swap分區，避免內存數據交換影響性能。
- 使用EXT4/XFS文件系統，調整預讀緩沖區大小。
Hadoop核心參數優化
- HDFS參數：
- 調整塊大?。?code>dfs.block.size，通常128MB-256MB，大文件場景可更大）。
- 合理設置副本數（
dfs.replication，根據數據重要性選擇3-5份）。
- 增加NameNode處理線程數（
dfs.namenode.handler.count）。
- YARN參數：
- 按需分配內存和CPU資源（
yarn.nodemanager.resource.memory-mb、yarn.scheduler.maximum-allocation-mb）。
- 選擇合適的調度器（如容量調度器），調整最小/最大資源分配。
- MapReduce參數：
- 優化Map/Reduce任務內存（
mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb）。
- 啟用Map輸出壓縮（
mapreduce.map.output.compress）減少網絡傳輸。
- 調整Shuffle緩沖區大?。?code>mapreduce.task.io.sort.mb）。
JVM與垃圾回收優化
- 選擇G1或并行GC（
-XX:+UseG1GC），減少GC停頓。
- 合理設置堆內存（
-Xms和-Xmx，建議設置為相同值避免動態調整）。
- 監控GC日志，調整新生代/老年代比例（
-XX:NewRatio）。
性能監控與調優工具
- 使用Hadoop自帶工具（如TestDFSIO、Web UI、JMX）監控集群狀態。
- 通過Ganglia、Nagios等工具監控系統資源使用情況，定位瓶頸。
其他優化技巧
- 數據本地化：盡量將數據存儲在計算節點本地，減少網絡傳輸。
- Combiner使用：在Map階段后使用Combiner減少Reduce輸入數據量。
- 代碼優化：避免冗余數據處理，復用對象，減少內存占用。
注意：所有參數調整需結合實際硬件配置和業務負載，修改后需通過壓力測試驗證效果。
