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= Hadoop配置优化 =

== 介绍 ==  
'''Hadoop配置优化'''是通过调整Hadoop集群的核心参数，提升其性能、资源利用率和稳定性的过程。Hadoop的默认配置通常面向通用场景，但在实际生产环境中，需要根据数据规模、硬件资源和业务需求进行针对性调优。本章将系统讲解关键配置项、优化原则及实践案例，帮助初学者和高级用户掌握优化方法。

== 核心配置参数 ==  
Hadoop的配置主要通过以下文件实现：  
* '''core-site.xml'''：全局配置（如文件系统URI、I/O设置）  
* '''hdfs-site.xml'''：HDFS相关参数（如副本数、块大小）  
* '''mapred-site.xml'''：MapReduce任务配置（如内存分配、任务并行度）  
* '''yarn-site.xml'''：YARN资源管理配置（如容器内存、CPU分配）

=== HDFS优化示例 ===  
调整块大小和副本数可显著影响存储效率和读取性能：  
<syntaxhighlight lang="xml">  
<!-- hdfs-site.xml -->  
<property>  
  <name>dfs.blocksize</name>  
  <value>256m</value>  <!-- 默认128MB，大文件建议增大 -->  
</property>  
<property>  
  <name>dfs.replication</name>  
  <value>2</value>  <!-- 默认3，根据集群规模调整 -->  
</property>  
</syntaxhighlight>  

=== MapReduce内存优化 ===  
避免任务因内存溢出（OOM）失败：  
<syntaxhighlight lang="xml">  
<!-- mapred-site.xml -->  
<property>  
  <name>mapreduce.map.memory.mb</name>  
  <value>2048</value>  <!-- 每个Map任务内存 -->  
</property>  
<property>  
  <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>  
  <value>4096</value>  <!-- 每个Reduce任务内存 -->  
</property>  
</syntaxhighlight>  

== 高级优化策略 ==  
=== 数据本地化 ===  
通过机架感知（Rack Awareness）减少网络传输：  
<mermaid>  
graph TD  
  A[Client] -->|优先选择本地节点| B[DataNode1]  
  A -->|次选同机架节点| C[DataNode2]  
  A -->|最后选择跨机架节点| D[DataNode3]  
</mermaid>  

配置示例：  
<syntaxhighlight lang="bash">  
# 编辑rack topology脚本  
echo "/rack1/192.168.1.100" > /etc/hadoop/conf/topology.data  
</syntaxhighlight>  

=== 压缩优化 ===  
使用Snappy或LZ4压缩中间数据，减少I/O压力：  
<syntaxhighlight lang="java">  
// 在Driver类中设置  
conf.set("mapreduce.map.output.compress", "true");  
conf.set("mapreduce.map.output.compress.codec", "org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");  
</syntaxhighlight>  

== 数学建模示例 ==  
计算最优的Map任务数量，基于输入数据大小和块大小：  
<math>  
\text{NumMaps} = \left\lceil \frac{\text{TotalInputSize}}{\text{dfs.blocksize}} \right\rceil  
</math>  

== 实际案例 ==  
'''案例：电商日志分析优化'''  
* '''问题'''：每日1TB日志处理耗时超过6小时  
* '''优化步骤'''：  
  1. 将块大小从128MB调整为256MB，减少Map任务数量  
  2. 启用Snappy压缩中间数据  
  3. 调整YARN容器内存为4GB/8GB（Map/Reduce）  
* '''结果'''：任务耗时降至2.5小时，资源利用率提升60%  

== 常见错误与解决方案 ==  
{| class="wikitable"  
|+ 配置错误对照表  
! 错误现象 !! 原因 !! 修复方法  
|-  
| Task频繁被Kill || 内存配置过低 || 增加mapreduce.{map|reduce}.memory.mb  
|-  
| HDFS写入慢 || 副本数过高 || 降低dfs.replication或增加DataNode  
|-  
| Reduce阶段卡住 || 数据倾斜 || 自定义Partitioner或增加reduce任务数  
|}  

== 总结 ==  
Hadoop配置优化需要结合硬件资源、数据特征和业务目标进行权衡。建议通过监控工具（如Ganglia、Ambari）持续观察集群状态，逐步调整参数。记住：**没有放之四海皆准的最优配置**，只有最适合当前场景的配置。

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