Hadoop优化

news/2024/10/17 22:21:05/

1.小文件

影响:

         元数据的瓶颈在于文件的数量,无论单个文件的大小

        资源大材小用

优化

        计算:使用combininputformat提前合并小文件

                   JVM重用

        存储:归档

2.map端

                环形缓冲区-区域大小、溢写比列            

                提前combiner,做reduce操作

3.reduce端

               合理控制map、reduce任务数

               允许map、reduce并行

                不用reduce

4.io

       提前combiner,减少shulffle网络IO

        数据压缩、双刃剑

5.总体

         增加资源,map端、reduce端的cpu、内存


http://www.ppmy.cn/news/104028.html

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