Linux

Linux常用命令

序号	命令	命令解释
1	top	查看内存
2	df -h	查看磁盘存储情况
3	iotop	查看磁盘IO读写(yum install iotop安装）
4	iotop -o	直接查看比较高的磁盘读写程序
5	netstat -tunlp | grep 端口号	查看端口占用情况
6	uptime	查看报告系统运行时长及平均负载
7	ps  aux	查看进程

 

Hadoop相关总结

 Hadoop常用端口号

• dfs.namenode.http-address:50070
• dfs.datanode.http-address:50075
• SecondaryNameNode辅助名称节点端口号：50090
• dfs.datanode.address:50010
• fs.defaultFS:8020 或者9000
• yarn.resourcemanager.webapp.address:8088
• 历史服务器web访问端口：19888

 Hadoop配置文件以及简单的Hadoop集群搭建

（1）配置文件：

core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml

hadoop-env.sh、yarn-env.sh、mapred-env.sh、slaves

（2）简单的集群搭建过程：

       JDK安装

配置SSH免密登录

配置hadoop核心文件: 

格式化namenode

 

 

 

 

Shuffle机制

1）Map方法之后Reduce方法之前这段处理过程叫Shuffle

2）Map方法之后，数据首先进入到分区方法，把数据标记好分区，然后把数据发送到环形缓冲区；环形缓冲区默认大小100m，环形缓冲区达到80%时，进行溢写；溢写前对数据进行排序，排序按照对key的索引进行字典顺序排序，排序的手段快排；溢写产生大量溢写文件，需要对溢写文件进行归并排序；对溢写的文件也可以进行Combiner操作，前提是汇总操作，求平均值不行。最后将文件按照分区存储到磁盘，等待Reduce端拉取。

3）每个Reduce拉取Map端对应分区的数据。拉取数据后先存储到内存中，内存不够了，再存储到磁盘。拉取完所有数据后，采用归并排序将内存和磁盘中的数据都进行排序。在进入Reduce方法前，可以对数据进行分组操作。

Hadoop优化  

   (0)HDFS小文件影响

（1）影响NameNode的寿命，因为文件元数据存储在NameNode的内存中

（2）影响计算引擎的任务数量，比如每个小的文件都会生成一个Map任务

1）数据输入小文件处理：

（1）合并小文件：对小文件进行归档（Har）、自定义Inputformat将小文件存储成SequenceFile文件。

（2）采用ConbinFileInputFormat来作为输入，解决输入端大量小文件场景。

（3）对于大量小文件Job，可以开启JVM重用。

2）Map阶段

（1）增大环形缓冲区大小。由100m扩大到200m

（2）增大环形缓冲区溢写的比例。由80%扩大到90%

（3）减少对溢写文件的merge次数。

（4）不影响实际业务的前提下，采用Combiner提前合并，减少 I/O。

3）Reduce阶段

（1）合理设置Map和Reduce数：两个都不能设置太少，也不能设置太多。太少，会导致Task等待，延长处理时间；太多，会导致 Map、Reduce任务间竞争资源，造成处理超时等错误。

（2）设置Map、Reduce共存：调整slowstart.completedmaps参数，使Map运行到一定程度后，Reduce也开始运行，减少Reduce的等待时间。

（3）规避使用Reduce，因为Reduce在用于连接数据集的时候将会产生大量的网络消耗。

（4）增加每个Reduce去Map中拿数据的并行数

（5）集群性能可以的前提下，增大Reduce端存储数据内存的大小。

4）IO传输

（1）采用数据压缩的方式，减少网络IO的的时间。安装Snappy和LZOP压缩编码器。

（2）使用SequenceFile二进制文件

5）整体

（1）MapTask默认内存大小为1G，可以增加MapTask内存大小为4-5g

（2）ReduceTask默认内存大小为1G，可以增加ReduceTask内存大小为4-5g

（3）可以增加MapTask的cpu核数，增加ReduceTask的CPU核数

（4）增加每个Container的CPU核数和内存大小

（5）调整每个Map Task和Reduce Task最大重试次数