Hadoop性能调优建议
一、服务器配置
1. BIOS配置： 关闭smmu/关闭cpu预取/performance策略
2. 硬盘优化 raid0 打卡cache /jbod scheduler/sector_size/read_ahead_kb
3. 网卡优化 rx_buff/ring_buffer/lro/中断绑核/驱动升级
4. 内存插法：要用均衡插法，内存配对插。
5. 占用通道：先把每个通道都插满，再去插对应通道。（内存通道分布请查看机箱背板示意图）
6. Rank数：内存条硬件参数，1R和2R的区别，得用2R的
7. 频率：内存条主频，要选择主频高的。
8. Scheduler策略：ssd硬盘得用noop策略；机械硬盘建议deadline策略
9. 驱动升级：用最新版本的网卡驱动程序
二、操作系统调优
1、关闭selinux：
为了减少selinux的性能损耗，关闭selinux。vim /etc/sysconfig/selinux命令，打开selinux文件。将"SELINUX=enforcing" 改为 "SELINUX=disabled"。保存文件，重启服务器。
2、配置扩展文件描述符：
需要配置最大打开文件数为102400，否则在测试过程中可能会导致软件最大打开文件数被限制在1024，影响服务器性能。在“/etc/security/limits.conf”文件中写入以下配置。保存文件并重启。
*表示所有用户；hard表示严格的设定，必定不能超过这个设定的数值；soft表示警告的设定，可以超过这个设定值，但是若超过则有警告信息。
3、关闭不用的系统服务
Cpus等
4、配置网卡中断：（绑定的核专门用于处理网卡中断）
关闭irqbalance，重启服务器生效
systemctl stop irqbalance.service
systemctl disable irqbalance.service
步骤1：查询网卡中断默认在哪个numa上
cat /sys/class/net/$eth1 /device/numa_node
步骤2：查询中断号
cat /proc/interrupts | grep $eth1 | awk -F ':' '{print $1}'
步骤3：根据中断号，将每个中断各绑定在一个核上。
echo $cpunum > /proc/irq/$irq/smp_affinity_list
步骤4：查看是否绑定成功
cat /proc/irq/$irq/smp_affinity_list
5、关闭透明大页
查看配置：
cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enable
若显示不为nener则修改配置：
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enable
三、Hadoop参数调优
1、Yarn组件在3.1.0版本合入的新特性支持，支持Yarn组件在启动Container时使能numa 感知功能，原理是读取系统物理节点上每个Numa节点的CPU核、内存容量，使用 Numactl命令指定启动container的CPU范围和mem bind范围，减少跨片访问.
Yarn-default.xml 里的
yarn.nodemanager.numa-awareness.enabled 默认值为false改成ture
yarn.nodemanager.numa-awareness.read-topology 默认值为false改成ture
2、单台服务器可启动容器数量设置：
Mapred-site.xml
根据内存计算：NUM_container(mem)=容器内存/container内存
Mapreduc.map.memory.mb
Mapreduce.reduce.memory.mb
3、根据CPU计算：
NUM_container(vcore)=容器vcore/container vcore
mapreduce.map.cpu.vcores
Mapreduce.reduce.cpu.vcores
默认的DefaultResourceCalculator只考虑内存资源，并不采用vcore相关设置。 采用DominantResourceCalculator可以精确控制设置vcore资
在Capacity-scheduler.xml
yarn.scheduler.capacity.resource-calculator 默认值为DefaultResourceCalculator 改为 DominantResourceCalculator
4、Yarn 资源设置：资源的多少会决定任务执行的性能，而不决定任务运行的成败
Yarn-default.xml
yarn.nodemanager.resource.memory-mb 默认值为-1 改为 容器内存，一般设置物理内存75%左右
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 默认值为1024MB 改为 最小容器内存；最大容器数量(单节点)=容器内存/最小容器内
mapred-default.xml
mapreduce.map.java.opts JVM最大内存，一般设置为container内存的0.75 ~ 0.8
mapreduce.reduce.java.opts JVM最大内存，一般设置为container内存的0.75 ~ 0.8
5、HDFS的Handler数量由dfs.namenode.handler.count、dfs.namenode.service.handler.count和dfs.datanode.handler.count控制。4节点规模不需要配置的太大。
dfs.namenode.handler.count Namenode 的RPC服务的用于监听处理来自客户端请求的线程数
Dfs.namenode.service.handler.count Namenode的RPC服务端用于监听来自datanode和所有非客户端节点请求的线程数
Dfs.datanode.handler.count Datanode同时可以处理来自客户端的请求线程数，当集群规模比较大或者同时跑的任务比较多，可以增加此值
6、减小副本数降低可靠性的方式提升写入的性能。减轻磁盘IO压力和网络压力。
增大客户端任务写入数据时数据包大小。dfs.client-write-packet-size设置过小，导致发送数据包的效率较低，写HDFS数据较慢，适当扩大该参数可以提升写HDFS时的效率（设置会65536的整数倍,推荐131072）
Dfs.replication 默认3副本，但可以修改客户端的副本数设置
Dfs.client-write-packet-size 客户端任务写入数据时数据包大小
6、Map buffer大小：
mapreduce.task.io.sort.mb 一般设置为容器内存的25%，加大可以减少map中间结果spill到硬盘次数。
mapreduce.map.sort.spill.percent 默认0.8 ， io sort buffer 达到80%时开始spill到硬盘。
mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies 默认 5或者10 ， 可加大
7、reduce merge 内存中merge
每个reduce task把map 结果copy过去时都要对从各个map 端来的数据做merge（合并）动作, reduce端的内存没有那么大的时候, 只能把拉过来的数据先保存到本地磁盘中然后才做merge, 如果reduce端
的内存可以设置的很大, 完全就可以做memtomem的merge动作,
mapreduce.reduce.merge.memtomem.enabled=true当map输出文件达到mapreduce.reduce.merge.memtomem.threshold时，触发合并
8、Heartbeat
yarn.nodemanager.heartbeat.interval-ms 1000 （ms） 设置成100
yarn.resourcemanager.nodemanagers.heartbeat-interval-ms
9、读写文件的buffer设置
io.file.buffer.size
这个属性只要是读写文件就都得使用. 默认4K （4K~64K，太大了可能会变差）