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Hadoop性能调优

 
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重要参数

name 说明
mapred.task.profile 是否对任务进行profiling,调用java内置的profile功能,打出相关性能信息
mapred.task.profile.{maps|reduces} 对几个map或reduce进行profiling。非常影响速度,建议在小数据量上尝试
mapred.job.reuse.jvm.num.tasks 1表示不reuse,-1表示无限reuse,其他数值表示每个jvm reuse次数。reuse的时候,map结束时不会释放内存!
mapred.{map|reduce}.tasks.speculative.execution 会对运行慢的任务起一个备份任务,看哪个先完成,kill掉后完成的备份
io.sort.spill.percent 开始spill的内存比例阈值,对map和reduce都生效
mapred.job.shuffle.input.buffer.percent reduce在copy时使用的堆空间的比例
mapred.tasktracker.{map|reduce}.tasks.maximum 一个Tasktracker上可同时运行的最大map、reduce任务数
mapred.reduce.copy.backoff reduce获取一份map输出数据的最大时间,单位秒。
io.compression.codecs 压缩算法
dfs.block.size hdfs上的文件block大小
mapred.reduce.slowstart.completed.maps 控制reduce的启动时机。表示全部map的百分之多少完成后,才启动reduce。如果机器内存紧张,可以适当设大改参数,等大部分map结束并释放内存后才启动reduce;如果希望尽快开始shuffle,则可配合大量map数,将该值设小,以尽早启动reduce,开始copy。
io.sort.mb map使用的缓存,影响spill的次数。
mapred.child.java.opts 同时设置map和reduce的jvm参数
mapred.map.child.java.opts 分开设置map的jvm参数,包括GC策略
mapred.reduce.child.java.opts 分开设置reduce的jvm参数
map.sort.class 对map的输出key的排序方法
mapred.output.compression.type 压缩类型
mapred.min.split.size 每个map的最小输入大小,该值越大,map数越少
mapred.max.split.size 每个map的最大输入大小,该值约小,map数越多
mapred.reduce.parallel.copies reduce从map结果copy数据时,每个reduce起的并行copy线程数。该值越大,io压力越大,但可能引起网络堵塞,copy效率反而降低。
io.sort.factor merge时的并行merge数,同时影响map的spill文件merge和reduce中的merge
mapred.compress.map.output 指定map的输出是否压缩。有助于减小数据量,减小io压力,但压缩和解压有cpu成本,需要慎重选择压缩算法。
mapred.map.output.compression.codec map输出的压缩算法
mapred.output.compress reduce输出是否压缩
mapred.output.compression.codec 控制mapred的输出的压缩的方式
io.sort.record.percent map中间数据的index和data在io.sort.mb中占内存的比例,默认0.05%,需要根据具体数据的特点调整:index的大小固定为16byte,需要根据data的大小调整这个比例,以使io.sort.mb的内存得到充分利用)。

 

 

 

参考:

http://blog.csdn.net/dajuezhao/article/details/6591034

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