yarn mapreduce「YARN和MapReduce的内存优化怎么配置」

文章目录 [+]

YARN和MapReduce是Hadoop的两个核心组件，用于处理大规模数据集，在实际应用中，内存优化对于提高作业性能至关重要，本文将介绍如何配置YARN和MapReduce的内存优化。

一、YARN内存优化配置

1. 调整YARN堆内存大小

YARN的堆内存大小决定了YARN可以同时运行的任务数量，默认情况下，YARN的堆内存大小为8GB，如果需要运行更多的任务，可以适当增加堆内存大小，在`yarn-site.xml`文件中，可以通过设置`yarn.nodemanager.resource.memory-mb`参数来调整堆内存大小，将其设置为20480（即20GB）：


  yarn.nodemanager.resource.memory-mb
  20480

2. 调整每个容器的内存大小

YARN中的每个容器都有自己的内存限制，默认情况下，每个容器的内存大小为1GB，如果需要运行内存密集型任务，可以适当增加每个容器的内存大小，在`yarn-site.xml`文件中，可以通过设置`yarn.scheduler.minimum-allocation-mb`参数来调整每个容器的内存大小，将其设置为2048（即2GB）：


  yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
  2048

3. 调整MapReduce堆内存大小

MapReduce作业的堆内存大小决定了作业可以处理的数据量，默认情况下，MapReduce的堆内存大小为1GB，如果需要处理更大的数据集，可以适当增加堆内存大小，在`mapred-site.xml`文件中，可以通过设置`mapreduce.map.memory.mb`和`mapreduce.reduce.memory.mb`参数来调整MapReduce堆内存大小，将其分别设置为2048（即2GB）和4096（即4GB）：


  mapreduce.map.memory.mb
  2048


  mapreduce.reduce.memory.mb
  4096

二、MapReduce内存优化技巧

1. 使用Combiner优化中间输出

Combiner是一个在Map阶段之后、Shuffle阶段之前执行的本地聚合操作，通过使用Combiner，可以减少中间输出的数据量，从而减少网络传输和磁盘I/O开销，在编写MapReduce作业时，可以在Mapper类中实现`combine()`方法来实现Combiner功能。

2. 使用Partitioner优化数据分发

Partitioner是一个在Map阶段之后、Shuffle阶段之前执行的数据分发操作，通过合理地设计Partitioner，可以将数据均匀地分发到各个Reduce节点上，从而提高作业性能，在编写MapReduce作业时，可以在Mapper类中实现`getPartition()`方法来实现Partitioner功能。

3. 使用压缩减少磁盘I/O开销

在MapReduce作业中，中间输出和最终结果都需要存储在磁盘上，通过使用压缩算法（如Gzip或Bzip2），可以减少磁盘I/O开销，从而提高作业性能，在编写MapReduce作业时，可以在`job.setOutputFormatClass()`方法中指定压缩输出格式。

job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
FileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);
FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, GzipCodecFactory.class);

通过合理配置YARN和MapReduce的内存优化参数，以及采用一些内存优化技巧，可以有效地提高Hadoop作业的性能，希望本文对您有所帮助！

赞（）