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《Hadoop MapReduce性能优化》一2.2 Hadoop MapReduce性能指标

本节书摘来异步社区《Hadoop MapReduce性能优化》一书中的第2章,第2.2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。 2.2 Hadoop MapReduce性能指标 Hadoop MapReduce性能优化由于规模以及分布性的原因,诊断Hadoop程序的性能问题和监测Hadoop系统有着特有的难度。尽管Hadoop系统对外公开了原始指标(metric)和日志(log),但这些都难于解释,并不能被很多程序员完全理解。 当前,Hadoop通过日志和指标API报告整体系统的粗略性能指标。但是,缺少了每个作业或者每个任务层面的重要指标,比如磁盘与网络I/O利用情况。在Hadoop系统上运行多个作业时,还缺乏反映每个任务的集群资源利用情况的性能指标。对集群管理员来说,这不仅会给测量集群利用情况带来困难,也不利于正确配置Hadoop系统。 而且,Hadoop产生的日志非常庞大,手工处理极其困难,以至于难以回答诸如“为什么特定数量的mapper/reducer没有达到最优的吞吐量?”这种简单的问题。...

《Hadoop MapReduce性能优化》一2.3 性能监测工具

本节书摘来异步社区《Hadoop MapReduce性能优化》一书中的第2章,第2.3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。 2.3 性能监测工具 Hadoop MapReduce性能优化监测Hadoop集群节点的系统资源(如CPU利用率和磁盘平均数据传输率)有助于理解硬件资源的总体利用情况,并在诊断性能问题时找出瓶颈。Hadoop集群监测包括集群节点上系统资源使用情况的监测和核心服务指标的监测。最常监测的资源包括I/O带宽、每秒磁盘I/O操作的次数、平均数据传输率、网络延迟、平均内存和交换空间利用情况。 Hadoop性能监测建议收集性能计数器的数据,这样做是为了判断各种任务的响应时间是否在可接受的执行时间范围内。MapReduce任务的利用率平均百分比和一个时间段内的HDFS存储容量指明了集群资源是得到了最优利用还是利用不足。 Hadoop提供了大量用于监视与调试Hadoop服务的指标与信息源。这些系统与服务指标需要从集群节点收集并进行关联,以便分析Hadoop集群的整体状态,并诊断发现的问题...

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