多CPU内核下的MapReduce调优配置

节点容器槽位数

yarn.nodemanager.resource.memory-mb

• 参数解释：节点上YARN可使用的物理内存总量。单位：M。
• 默认值：

  MRS 3.x之前版本：

  8192

  MRS 3.x及之后版本：

  16384

• 参数入口：

  MRS 3.x之前版本：需要在MRS控制台上进行配置。

  MRS 3.x及之后版本：需要在FusionInsight Manager系统进行配置。

• 参数配置组合决定了每节点任务(map、reduce)的并发数。
• 如果所有的任务（map/reduce）需要读写数据至磁盘，多个进程将会同时访问一个磁盘。这将会导致磁盘的IO性能非常的低下。为了改善磁盘的性能，请确保客户端并发访问磁盘的数不大于3。
• 最大并发的container数量应该为[2.5 * Hadoop中磁盘配置数 ]。

mapreduce.map.memory.mb

• 参数解释：map任务的内存限制。单位：MB。
• 默认值：4096
• 参数入口：需要在客户端进行配置，配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml。

mapreduce.reduce.memory.mb

• 参数解释：Reduce任务的内存限制。单位：MB。
• 默认值：4096
• 参数入口：需要在客户端进行配置，配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml。

Map输出与压缩

mapreduce.map.output.compress

• 参数解释：指定了Map任务输出结果可以在网络传输前被压缩。这是一个per-job的配置。
• 默认值：true
• 参数入口：需要在客户端进行配置，配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml。

• Map任务所产生的输出可以在写入磁盘之前被压缩，这样可以节约磁盘空间并得到更快的写盘速度，同时可以减少至Reducer的数据传输量。需要在客户端进行配置。
• 在这种情况下，磁盘的IO是主要瓶颈。所以可以选择一种压缩率非常高的压缩算法。
• 编解码器可配置为Snappy，Benchmark测试结果显示Snappy是非常平衡以及高效的编码器。

mapreduce.map.output.compress.codec

• 参数解释：指定用于压缩的编解码器。
• 默认值：org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec
• 参数入口：需要在客户端进行配置，配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml。

Spills

mapreduce.map.sort.spill.percent

• 参数解释：序列化缓冲区中的软限制。一旦达到该限制，线程将在后台开始将内容溢出到磁盘。
• 默认值：0.8
• 参数入口：需要在客户端进行配置，配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml。

磁盘IO是主要瓶颈，合理配置“mapreduce.task.io.sort.mb”可以使溢出至磁盘的内容最小化。

数据包大小

dfs.client-write-packet-size

• 参数解释：配置项可以指定该数据包的大小。可以通过每个job进行指定。
• 默认值：262144
• 参数入口：需要在客户端进行配置，配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。

• 当HDFS客户端写数据至数据节点时，数据会被累积，直到形成一个包。这个数据包会通过网络传输。
• 数据节点从HDFS客户端接收数据包，然后将数据包里的数据单线程写入磁盘。当磁盘处于并发写入状态时，增加数据包的大小可以减少磁盘寻道时间，从而提升IO性能。
• dfs.client-write-packet-size = 262144