《Hadoop MapReduce性能优化》一第 2 章　Hadoop参数概述-低调大师

《Hadoop MapReduce性能优化》一第 2 章　Hadoop参数概述

2017-05-01 565

本节书摘来异步社区《Hadoop MapReduce性能优化》一书中的第2章，第2.1节，作者：【法】Khaled Tannir 译者：范欢动责编：杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

第 2 章　Hadoop参数概述

Hadoop MapReduce性能优化
第 2 章　Hadoop参数概述

一旦运行了Hadoop作业，了解集群资源是否得到了充分的利用就非常重要了。幸好，Hadoop框架提供了几个参数，可以用于对作业进行调优并指定作业在集群上的运行方式。

性能调优涉及4个方面：CPU利用率、内存占用情况、磁盘I/O和网络流量。本章会描述与这几个方面相关的大多数参数，然后介绍优化Hadoop执行的技术并定义一些配置参数。

拥有效率监测工具至关重要，当问题正在发生或者已经发生时它会发出警告，并且给出可视的指示来表明Hadoop集群正在做什么以及做了什么。本章将重点介绍使用配置参数进行Hadoop性能调优的方法，并介绍几款监测Hadoop服务的工具。

本章将介绍以下内容：

研究Hadoop的可调参数；
与CPU利用率、内存、磁盘I/O以及网络相关的Hadoop配置参数；
Hadoop性能指标；
Hadoop监测工具。

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/97016

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2017-05-02

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以决策树作为开始，因为简单，而且也比较容易用到，当前的boosting或random forest也是常以其为基础的决策树算法本身参考之前的blog，其实就是贪婪算法，每次切分使得数据变得最为有序那么如何来定义有序或无序？无序，node impurity 对于分类问题，我们可以用熵entropy或Gini来表示信息的无序程度对于回归问题，我们用方差Variance来表示无序程度，方差越大，说明数据间差异越大 information gain 用于表示，由父节点划分后得到子节点，所带来的impurity的下降，即有序性的增益 MLib决策树的例子下面直接看个regression的例子，分类的case，差不多， import org.apache.spark.mllib.tree.DecisionTree import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils // Load and parse the data file. // Cache the data since we will use it again to compute train...

2017-05-02

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