MapReduce服务 MRS

 

MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠,买1年只需付10个月费用

 
 

    mapreduce调优 更多内容
  • 多CPU内核下MapReduce调优配置

    多CPU内核下MapReduce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

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  • MapReduce性能调优

    MapReduce性能 多CPU内核下MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle MapReduce大任务的AM 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow StartMapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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  • MapReduce性能调优

    MapReduce性能 多CPU内核下的MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle MapReduce大任务的AM 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow StartMapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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  • 多CPU内核下的MapReduce调优配置

    多CPU内核下的MapReduce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

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  • MapReduce Shuffle调优

    MapReduce Shuffle 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。这部分Hadoop提供了大量的参数。 图1 Shuffle过程

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  • MapReduce Shuffle调优

    MapReduce Shuffle 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。这部分Hadoop提供了大量的参数。 图1 Shuffle过程

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  • 通过Slow Start调优MapReduce任务

    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

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  • 通过Slow Start调优MapReduce任务

    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

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  • 参数调优

    参数 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

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  • MapReduce大任务的AM调优

    更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过大如下的参数来进行AM。 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/

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  • MapReduce大任务的AM调优

    更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过大如下的参数来进行AM。 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/

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  • 调测MapReduce应用

    MapReduce应用 在本地Windows环境中MapReduce应用 在Linux环境中MapReduce应用 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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  • 调测MapReduce应用

    MapReduce应用 编译并运行MapReduce应用 查看MapReduce应用测结果 父主题: MapReduce开发指南

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  • 调测MapReduce应用

    MapReduce应用 在本地Windows环境中MapReduce应用 在Linux环境中MapReduce应用 父主题: MapReduce开发指南(普通模式)

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  • 调测MapReduce应用

    MapReduce应用 在本地Windows环境中MapReduce应用 在Linux环境中MapReduce应用 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • 调测MapReduce应用

    MapReduce应用 准备MapReduce样例初始数据 在本地Windows环境中MapReduce应用 在Linux环境中MapReduce应用 父主题: MapReduce开发指南(安全模式)

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  • Yarn节点配置调优

    Yarn节点配置 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。 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。

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  • Flink性能调优建议

    Flink性能建议 Hudi MOR流表开启log Index特性提升Flink流读Mor表性能 Hudi的Mor表可以通过log index提升读写性能,在Sink和Source表添加属性 'hoodie.log.index.enabled'='true'。 通过调整对应算子并行度提升性能

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  • 使用MapReduce

    MapReduce性能 MapReduce日志介绍 MapReduce常见问题

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  • HIVE优化

    其中MapReduce/Spark/HDFS组件有自己独立的手册及文档,请参考对应组件的。本文档重点讨论上述的1,2,3部分的性能的内容,并结合MapReduce/Spark的进行说明。 批处理业务 批处理主要特点是耗时时间长,消耗的资源比较多,主要的和设计推荐如下:

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