Hadoop 是当前最流行的分布式计算框架之一，用于大规模数据集的存储和处理。Hadoop 集群的性能优化对于提高数据处理效率非常重要，以下是本文总结的 10 条 Hadoop 集群性能优化经验。
1. 合理设置各种缓存
对于 Hadoop 集群，应该合理配置缓存，包括内存缓存、磁盘缓存等。把经常使用的数据放在内存和磁盘缓存中，以提高读取速度和运算效率。例如，在 mapreduce 中使用 mapreduce.map.input.fileinputformat.split.maxsize 和 mapreduce.map.memory.mb 两个参数控制输入文件大小和 map 任务的内存限制，提高整个任务的执行效率。
2. 分区和合并
Hadoop 最大的优点是适用于海量数据处理，但同时也会遇到数据量过大的问题。通过分区可将大数据量拆成小块，然后在独立的工作机上进行处理。在分区的同时，也应该尽可能地合并多个小数据块，减少单次处理的数据量。例如，在 hive 命令中执行 set hive.merge.mapfiles=true; 就可以合并 map 输出的文件。
3. 压缩
对于大规模数据集，应该合理使用压缩技术，以减少数据存储和传输的时间和空间成本。例如，在 hive 命令中执行 set hive.exec.compress.output=true; 表示对输出结果进行压缩。
4. 并行度
并行度是衡量 Hadoop 集群性能的重要指标。应该根据实际情况设置适当的并行度，以充分发挥集群的计算能力。例如，在 mapreduce 任务中可以通过 mapreduce.job.reduces 参数设置 reduce 任务的并行度。
5. 数据本地性
在 Hadoop 集群中，数据本地性决定了任务最终执行的效率。应该尽可能地让任务在数据所在节点上执行，提高任务的效率。例如，在 hive 中，可以通过 set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; 命令来合并不同节点上的输入数据。
6. 数据过滤
对于大规模数据集，应该尽可能地减少需要处理的数据量。使用过滤器或分区将不必要的数据剔除，以提高处理效率。例如，在 hive 中，可以使用 where 和 group by 语句过滤和分组数据，然后再进行计算。
7. 内存管理
Hadoop 集群中的内存管理非常重要。应该及时清理无用的内存，以免引起内存泄露和系统崩溃。例如，在 hive 中，可以通过 set hive.auto.convert.join=true; 命令启用 join 语句的键值对集合，来避免从磁盘中读取 join 结果。
8. IO 优化
对于大规模数据处理，IO 优化是非常关键的。应该合理设置 IO 缓存，开启 LZF 压缩等。例如，在 mapreduce 中，可以使用 io.sort.record.percent 参数设置 sort 缓存的大小和 io.sort.mb 参数设置 map 输出文件的大小，同时也可以使用 LZF 压缩机制对数据进行压缩和解压缩。
9. JVM 调优
JVM 调优也是 Hadoop 集群性能优化的一个重要方面。应该合理设置 JVM 的启动参数，以适应不同的场景。例如，在 mapreduce 任务中，可以使用 mapreduce.map.java.opts 参数设置 map 任务的 JVM 启动内存。
10. 定期清理日志和缓存
定期清理系统日志和缓存对于 Hadoop 集群的性能优化也是非常重要的。在系统日志和缓存文件过多时，会导致系统卡顿和崩溃。因此，应该定期清理无用的日志和缓存文件。
总结
本文介绍了 10 条 Hadoop 集群性能优化经验。需要注意的是，不同的场景和数据集可能需要不同的优化方法，应该针对实际情况进行选择。对于大规模数据集的处理，综合考虑多种优化方法是非常必要的。
示例代码
MapReduce 输入文件分片
conf.set("mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize", "134217728");
conf.set("mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize", "1073741824"); MapReduce 数据输出格式
conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
GzipCodec gzipcodec = new GzipCodec();
conf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress", "true");
conf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec", gzipcodec.getClass().getName());Hive 压缩结果集
set hive.exec.compress.output = true; set hive.exec.compress.intermediate = true; add jar your/hadoop/lib/path/hadoop-lzo-0.4.15.jar; set mapred.output.compress = true; set mapred.output.compression.codec = com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec;
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