Hadoop(十八)——hadoop之MapReduce理论篇(九)——MapReduce参数优化
时间: 2019-07-08来源:OSCHINA
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一、资源相关参数
1.以下参数是在用户自己的mr应用程序中配置就可以生效
配置参数 参数说明 mapreduce.map.memory.mb 一个Map Task可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024。如果Map Task实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死。
mapreduce.reduce.memory.mb 一个Reduce Task可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024。如果Reduce Task实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死。
mapreduce.map.java.opts Map Task的JVM参数,你可以在此配置默认的java heap size等参数, e.g.
“-Xmx1024m -verbose:gc -Xloggc:/tmp/@taskid@.gc” (@taskid@会被Hadoop框架自动换为相应的taskid), 默认值: “”
mapreduce.reduce.java.opts Reduce Task的JVM参数,你可以在此配置默认的java heap size等参数, e.g.
“-Xmx1024m -verbose:gc -Xloggc:/tmp/@taskid@.gc”, 默认值: “”
mapreduce.map.cpu.vcores mapreduce.reduce.cpu.vcores
每个Map task可使用的最多cpu core数目, 默认值: 1 每个Reduce task可使用的最多cpu core数目, 默认值: 1

2.应该在yarn启动之前就配置在服务器的配置文件中才能生效
配置参数 参数说明 yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 1024 给应用程序container分配的最小内存
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 8192 给应用程序container分配的最大内存
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 1
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 32 yarn.nodemanager.resource.memory-mb 8192


3.shuffle性能优化的关键参数,应在yarn启动之前就配置好
配置参数 参数说明
mapreduce.task.io.sort.mb 100 mapreduce.map.sort.spill.percent 0.8
shuffle的环形缓冲区大小,默认100m 环形缓冲区溢出的阈值,默认80%

二、容错相关参数
配置参数 参数说明 mapreduce.map.maxattempts 每个Map Task最大重试次数,一旦重试参数超过该值,则认为Map Task运行失败,默认值:4。
mapreduce.reduce.maxattempts 每个Reduce Task最大重试次数,一旦重试参数超过该值,则认为Map Task运行失败,默认值:4。
mapreduce.map.failures.maxpercent 当失败的Map Task失败比例超过该值为,整个作业则失败,默认值为0. 如果你的应用程序允许丢弃部分输入数据,则该该值设为一个大于0的值,比如5,表示如果有低于5%的Map Task失败(如果一个Map Task重试次数超过mapreduce.map.maxattempts,则认为这个Map Task失败,其对应的输入数据将不会产生任何结果),整个作业扔认为成功。
mapreduce.reduce.failures.maxpercent mapreduce.task.timeout
当失败的Reduce Task失败比例超过该值为,整个作业则失败,默认值为0。 Task超时时间,经常需要设置的一个参数,该参数表达的意思为:如果一个task在一定时间内没有任何进入,即不会读取新的数据,也没有输出数据,则认为该task处于block状态,可能是卡住了,也许永远会卡主,为了防止因为用户程序永远block住不退出,则强制设置了一个该超时时间(单位毫秒),默认是300000。如果你的程序对每条输入数据的处理时间过长(比如会访问数据库,通过网络拉取数据等),建议将该参数调大,该参数过小常出现的错误提示是“AttemptID:attempt_14267829456721_123456_m_000224_0 Timed out after 300 secsContainer killed by the ApplicationMaster.”。
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