Ubuntu Hadoop性能调优实践

以下是Ubuntu下Hadoop性能调优的实践要点，涵盖硬件、系统、配置及监控等方面：

一、硬件与系统基础优化

• 硬件升级：采用SSD存储提升IO性能，增加内存（尤其NameNode/ResourceManager节点），确保CPU核心数满足并行计算需求。
• 内核参数调优：修改/etc/sysctl.conf，如调整vm.swappiness=10减少内存交换，优化网络参数（如net.core.rmem_max）提升传输效率。
• 禁用非必要服务：通过systemctl disable关闭非核心服务，减少系统资源占用。

二、Hadoop核心配置优化

• HDFS参数：
  • 增大dfs.block.size（如128MB~256MB），减少小文件带来的元数据压力。
  • 合理设置dfs.replication（通常3副本），平衡存储与容错成本。
• MapReduce参数：
  • 调整mapreduce.map.memory.mb/reduce.memory.mb（建议256MB~1024MB），匹配集群资源。
  • 启用中间数据压缩：mapreduce.map.output.compress=true，选择snappy等高效压缩算法。
• YARN参数：
  • 配置yarn.nodemanager.resource.memory-mb为节点总内存的80%~90%，避免资源浪费。
  • 设置yarn.scheduler.maximum-allocation-mb与节点内存一致，防止任务超分配。

三、JVM与内存管理

• 堆内存设置：通过hadoop-env.sh配置HADOOP_HEAPSIZE（如4GB~16GB），并针对DataNode/NameNode单独调整（如NameNode可设为服务器内存的50%）。
• GC策略优化：
  • 推荐使用G1垃圾回收器：-XX:+UseG1GC，并设置-XX:MaxGCPauseMillis=200控制停顿时间。
  • 监控GC日志（-Xloggc:/path/to/gc.log），分析Full GC频率，必要时调整新生代/老年代比例。

四、资源管理与调度优化

• 数据本地化：确保任务优先在数据所在节点执行，减少网络传输开销（Hadoop默认支持，可通过hdfs-site.xml验证dfs.datanode.data.dir配置）。
• 队列与资源分配：在yarn-site.xml中配置多队列（如default、high_priority），通过yarn.scheduler.capacity控制资源占比，优先保障关键任务。

五、监控与持续调优

• 工具部署：使用Ambari/Cloudera Manager监控集群资源使用率、任务执行时间，识别瓶颈节点。
• 日志分析：定期查看/var/log/hadoop下的NameNode/DataNode日志，排查异常（如磁盘IO过高、GC频繁）。
• 压力测试：通过TestDFSIO等工具模拟负载，验证配置效果，逐步调整参数至最优。

注意事项

• 调优前需在测试环境验证配置，避免直接在生产环境修改关键参数。
• 优先通过调整配置参数优化性能，硬件升级作为最后手段。
• 关注Hadoop版本兼容性，部分参数（如yarn.scheduler）在不同版本中可能存在差异。

参考来源：