MapReduce性能调优 多CPU内核下的调优配置 确定Job基线 Shuffle调优 大任务的AM调优 推测执行 通过“Slow Start”调优 MR job commit阶段优化 父主题： 使用Mapreduce

查看更多 →

MapReduce性能调优 多CPU内核下的调优配置 确定Job基线 Shuffle调优 大任务的AM调优 推测执行 通过“Slow Start”调优 MR job commit阶段优化 父主题： 使用Mapreduce

查看更多 →

每个节点资源占用都比较高 如果集群所有节点资源占用都比较高，说明集群整体比较忙，需要单独确认需要调优的SQL语句，单独调优。如果SQL也无调优余地，集群资源达到瓶颈，需要通过扩容来提升查询性能，达到调优目标。 父主题： 数据库调优

查看更多 →

Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这一块Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优

查看更多 →

Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这一块Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程 操作步骤 Map阶段的调优

查看更多 →

参数调优 数据库参数是数据库系统运行的关键配置信息，设置不合适的参数值可能会影响业务。本文列举了一些重要参数说明。更多参数的详细说明请参见MongoDB官网。 如需通过控制台界面修改参数值，请参见修改DDS实例参数。 enableMajorityReadConcern 该参数表示

查看更多 →

参数 描述 默认值 mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps 为job安排reduce前应完成的映射数的分数形式。默认100%的Map跑完后开始起Reduce。 1.0 父主题： MapReduce性能调优

查看更多 →

参数 描述 默认值 mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps 为job安排reduce前应完成的映射数的分数形式。默认100%的Map跑完后开始起Reduce。 1.0 父主题： MapReduce性能调优

查看更多 →

Storm性能调优 操作场景 通过调整Storm参数设置，可以提升特定业务场景下Storm的性能。 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本。 修改服务配置参数，请参考修改集群服务配置参数。 拓扑调优 当需要提升Storm数据量处理性能时，可以通过拓扑调优的操作提高效率。建议在可靠性要求不高的场景下进行优化。

查看更多 →

节点配置调优 操作场景 合理配置大数据集群的调度器后，还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能调优。 具体包括以下配置项： 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 如果您需要对参数配置进行调整，具体操作请参考修改集群服务配置参数。

查看更多 →

节点配置调优 操作场景 合理配置大数据集群的调度器后，还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能调优。 具体包括以下配置项： 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 若您需要对参数配置进行调整，具体操作请参考修改集群服务配置参数。

查看更多 →

存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过调大如下的参数来进行AM调优。 参数入口： 在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下，例如“/opt/client/Yarn/config”。

查看更多 →

存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过调大如下的参数来进行AM调优。 参数入口： 在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site.xml”配置文件在客户端安装路径的conf目录下，例如“/opt/client/Yarn/config”。

查看更多 →

JVM堆内存，对于时间序列多，写入并发量大的场景，需要增大此配置。可以根据GC时长阈值告警或堆内存阈值告警进行调优，如果告警发生，参数值按照0.5倍速率调大。如果告警频繁发生，参数值按照1倍速率调大。调整HeapSize大小时，建议将Xms和Xmx设置成相同的值，这样可以避免JVM动态调整HeapSize大小的时候影响性能。

查看更多 →

使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

查看更多 →

使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

查看更多 →

多CPU内核下的调优配置 操作场景 当CPU内核数很多时，如CPU内核为磁盘数的3倍时的调优配置。 操作步骤 以下参数有如下两个配置入口： 服务器 端配置 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 客户端配置 直接在客户端中修改相应的配置文件。

查看更多 →

多CPU内核下的调优配置 操作场景 当CPU内核数很多时，如CPU内核为磁盘数的3倍时的调优配置。 操作步骤 以下参数有如下两个配置入口： 服务器端配置 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 客户端配置 直接在客户端中修改相应的配置文件。

查看更多 →

确定Job基线 操作场景 确定Job基线是调优的基础，一切调优项效果的检查，都是通过和基线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则： 充分利用集群资源 reduce阶段尽量放在一轮 每个task的执行时间要合理 操作步骤 原则一：充分利用集群资源。 Job运行时，会让所

查看更多 →

确定Job基线 操作场景 确定Job基线是调优的基础，一切调优项效果的检查，都是通过和基线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则： 充分利用集群资源 reduce阶段尽量放在一轮 每个task的执行时间要合理 操作步骤 原则一：充分利用集群资源。 Job运行时，会让所

查看更多 →

Mapreduce Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议 Mapreduce应用开发示例

查看更多 →