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yarn & mapreduce 配置引數總結

配置

  1. 設定nodemanager 總記憶體大小為32G,在yarn-site.xml 增加如下內容:

    <property>
      <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
      <value>32768</value>
    </property>
  2. container記憶體按照預設大小配置,即為最小1G,最大8G

    <property>
      <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
      <value
    >
    1024</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name> <value>8192</value> </property>
  3. 每個任務最大jvm heap 大小為1000M,在mapred-site.xml 增加如下內容:

    <property>
          <name>mapred.child.java.opts</name>
          <value
    >
    -Xmx1000M -Dfile.encoding=UTF8 -XX:-UseGCOverheadLimit</value> </property>
  4. FairScheduler排程器配置,在yarn-site.xml 增加如下內容:

    <property>
          <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler
    </value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.fair.allocation.file</name> <value>/home/cluster/conf/hadoop/fair-scheduler.xml</value> </property>
  5. 日誌聚合功能,在yarn-site.xml 增加如下內容:

    <property>    
      <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
      <value>true</value>
    </property> 
    
    <property>
      <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
      <value>/var/log/hadoop-yarn/apps</value>
      <description>Where to aggregate logs to.</description>
    </property> 
    
    <property>
      <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
      <value>86400</value>
    </property>
  6. 開啟jobhistory服務

    • 在yarn-site.xml 增加如下內容:
    <property>
      <name>yarn.log.server.url</name>
      <value>http://master:19888/jobhistory/logs/</value>
    </property>
    • 在mapred-site.xml 增加如下內容:
        <property>
           <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
           <value>master:10020</value>
        </property>
    
        <property>
           <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
           <value>master:19888</value>
        </property>
  7. 設定yarn heap 大小,在yarn-env.sh 增加如下內容:

    YARN_HEAPSIZE=6000
  8. 設定hadoop heap 大小,在hadoop-env.sh 增加如下內容:

    
    # The maximum amount of heap to use, in MB. Default is 1000.
    
    export HADOOP_HEAPSIZE=6000
  9. 設定namenode jvm heap 大小,在hadoop-env.sh 增加如下內容:

    export HADOOP_NAMENODE_OPTS="-Xmx60000m -Dcom.sun.management.jmxremote -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -Xloggc:/home/stark_summer/logs/hadoop-hdfs/gc-$(hostname)-hdfs.log $HADOOP_NAMENODE_OPTS"
  10. 設定datanode jvm heap 大小(繼承HADOOP_HEAPSIZE引數配置),在hadoop-env.sh 增加如下內容:

    export HADOOP_NAMENODE_OPTS="-Dhadoop.security.logger=${HADOOP_SECURITY_LOGGER:-INFO,RFAS} -Dhdfs.audit.logger=${HDFS_AUDIT_LOGGER:-INFO,NullAppender} $HADOOP_NAMENODE_OPTS"
    export HADOOP_DATANODE_OPTS="$JMX_BASE -Dcom.sun.management.jmxremote.port=26003 $HADOOP_DATANODE_OPTS"
    export HADOOP_DATANODE_OPTS="-Dhadoop.security.logger=ERROR,RFAS $HADOOP_DATANODE_OPTS"
    
  11. 設定secondarynamenode jvm heap 大小,在hadoop-env.sh 增加如下內容:

    export HADOOP_SECONDARYNAMENODE_OPTS="-Xms58320m -Xmx58320m -XX:-UseGCOverheadLimit -Dcom.sun.management.jmxremote $HADOOP_SECONDARYNAMENODE_OPTS"
    export HADOOP_SECONDARYNAMENODE_OPTS="-Dhadoop.security.logger=${HADOOP_SECURITY_LOGGER:-INFO,RFAS} -Dhdfs.audit.logger=${HDFS_AUDIT_LOGGER:-INFO,NullAppender} $HADOOP_SECONDARYNAMENODE_OPTS"

引數調優

  1. 設定 map & reduce 的container分配記憶體大小

    -D mapreduce.map.memory.mb="1500" \
    -D mapreduce.reduce.memory.mb="1500" \
  2. 設定 map & reduce 的 jvm heap 大小

    -D mapreduce.map.java.opts="-Xms1600M -Xmx1600M -Dfile.encoding=UTF8 -XX:-UseGCOverheadLimit" \
    
    -D mapreduce.reduce.java.opts="-Xms2500M -Xmx2500M -Dfile.encoding=UTF8 -XX:-UseGCOverheadLimit" \
    
    等價於
    
    -D mapred.map.child.java.opts="-Xms1600M -Xmx1600M -Dfile.encoding=UTF8 -XX:-UseGCOverheadLimit" \
    
    -D mapred.reduce.child.java.opts="-Xms2500M -Xmx2500M -Dfile.encoding=UTF8 -XX:-UseGCOverheadLimit" \
    
  3. 設定shuffle比例,預設shuffle比例是0.70,可降低這個比例

    -D mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent=0.4 \