这篇文章给大家分享的是有关hadoop系统参数如何优化的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

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 hadoop系统参数优化
为了提高其数据性能，很多人开始优化Hadoop。总结看来，对于Hadoop，当前主要有几个优化思路：
（1）  从应用程序角度进行优化。由于mapreduce是迭代逐行解析数据文件的，怎样在迭代的情况下，编写高效率的应用程序，是一种优化思路。
（2）  对Hadoop参数进行调优。当前hadoop系统有190多个配置参数，怎样调整这些参数，使hadoop作业运行尽可能的快，也是一种优化思路。
（3） 从系统实现角度进行优化。这种优化难度是最大的，它是从hadoop实现机制角度，发现当前Hadoop设计和实现上的缺点，然后进行源码级地修改。该方法虽难度大，但往往效果明显

3.2.1 Linux文件系统参数调整
（1） noatime 和 nodiratime属性
文件挂载时设置这两个属性可以明显提高性能。。默认情况下，Linux ext2/ext3 文件系统在文件被访问、创建、修改时会记录下文件的时间戳，比如：文件创建时间、最近一次修改时间和最近一次访问时间。如果系统运行时要访问大量文件，关 闭这些操作，可提升文件系统的性能。Linux 提供了 noatime 这个参数来禁止记录最近一次访问时间戳。

（2） readahead buffer
调整linux文件系统中预读缓冲区地大小，可以明显提高顺序读文件的性能。默认buffer大小为256 sectors，可以增大为1024或者2408 sectors（注意，并不是越大越好）。可使用blockdev命令进行调整。

     Command:
察看:     blockdev --report
变更:     blockdev --setra 1024 /dev/sda

（3） 避免RAID和LVM操作
避免在TaskTracker和DataNode的机器上执行RAID和LVM操作，这通常会降低性能。

3.2.2 Hadoop通用参数调整
（1） dfs.namenode.handler.count或mapred.job.tracker.handler.count(hdfs-default)
namenode或者jobtracker中用于处理RPC的线程数，默认是10，较大集群，可调大些，比如64。
（2） dfs.datanode.handler.count(hdfs-default)
datanode上用于处理RPC的线程数。默认为3，较大集群，可适当调大些，比如8。需要注意的是，每添加一个线程，需要的内存增加。
（3） mapreduce.tasktracker.http.threads (mapred-default)
HTTP server上的线程数。运行在每个TaskTracker上，用于处理map task输出。大集群，可以将其设为40~50。

3.2.3 HDFS相关配置
（1） dfs.replication(hdfs-default)
文件副本数，通常设为3，不推荐修改。
（2） dfs.block.size(hdfs-default)
HDFS中数据block大小，默认为64M，对于较大集群，可设为128MB或者256MB。（也可以通过参数mapred.min.split.size配置）
（3） mapred.local.dir(mapred-default)和dfs.data.dir(hdfs-default)
这两个参数mapred.local.dir和dfs.data.dir 配置的值应当是分布在各个磁盘上目录，这样可以充分利用节点的IO读写能力。运行 Linux sysstat包下的iostat -dx 5命令可以让每个磁盘都显示它的利用率。

3.2.4 map/reduce 相关配置
（1） {map/reduce}.tasks.maximum(mapred-default)
同时运行在TaskTracker上的最大map/reduce task数，一般设为(core_per_node)/2~2*（cores_per_node）。
（2） io.sort.factor(mapred-default)
当一个map task执行完之后，本地磁盘上(mapred.local.dir)有若干个spill文件，map task最后做的一件事就是执行merge sort，把这些spill文件合成一个文件（partition）。执行merge sort的时候，每次同时打开多少个spill文件由该参数决定。打开的文件越多，不一定merge sort就越快，所以要根据数据情况适当的调整。
（3） mapred.child.java.opts(mapred-default)
设置JVM堆的最大可用内存，需从应用程序角度进行配置。

3.2.5 map task相关配置
（1） io.sort.mb(mapred-default)
Map task的输出结果和元数据在内存中所占的buffer总大小。默认为100M，对于大集群，可设为200M。当buffer达到一定阈值，会启动一个后台线程来对buffer的内容进行排序，然后写入本地磁盘(一个spill文件)。
（2） io.sort.spill.percent(mapred-default)
这个值就是上述buffer的阈值，默认是0.8，即80%，当buffer中的数据达到这个阈值，后台线程会起来对buffer中已有的数据进行排序，然后写入磁盘。
（3） io.sort.record.percent (mapred-default)
Io.sort.mb中分配给元数据的内存百分比，默认是0.05。这个需要根据应用程序进行调整。
（4） mapred.compress.map.output/ Mapred.output.compress(mapred-default)
中间结果和最终结果是否要进行压缩，如果是，指定压缩方式（Mapred.compress.map.output.codec/ Mapred.output.compress.codec）。推荐使用LZO压缩。Intel内部测试表明，相比未压缩，使用LZO压缩的 TeraSort作业运行时间减少60%，且明显快于Zlib压缩。

3.2.6 reduce task相关配置
（1） Mapred.reduce.parallel
Reduce shuffle阶段copier线程数。默认是5，对于较大集群，可调整为16~25。

 这种基于参数的调优比较“静态”，因为一套参数配置只对于一类作业是最优的。通过对这些参数的研究，可以寻找参数配置与不同作业特征之间的关联。

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