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hadoop初探--性能分析2

5h42min??12G的600万行的表,怎么会需要近6个小时才能计算完行数??MapReduce不是号称是云计算的基石么?性能怎会如此之差? 经过分析,发现12G的这个“TestTable”表的数据在4个节点是如下分布的。可以看到DataNode1的数据量有2.3G,虽然比DataNode3和DataNode4数据量小,但是由于DataNode1是vm,其所依赖的ESXI总共才8G内存(ESXI总共运行5台虚拟机),所以虽然号称是4G内存,但是根本就分不到4G的内存。这4G内存很大一部分使用的是ESSI kernel为其划分的Swap空间。 而经过观察发现,Task attempt_201110251718_0001_m_000014_0 failed to report status for 602 seconds. Killing! 的信息都出现在DataNode1上面。监控DataNode1的性能,发现如下所示,负载高达10,已经严重超过此虚拟机的load上限。 利用Ganglia监控Cluster的性能,可以看到如下图 下面两个图分布是上图的datanode1 memory ...

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Elasticsearch内存分配设置详解 Elasticsearch默认安装后设置的内存是1GB,对于任何一个现实业务来说,这个设置都太小了。如果你正在使用这个默认堆内存配置,你的集群配置可能会很快发生问题。 这里有两种方式修改Elasticsearch的堆内存(下面就说内存好了),最简单的一个方法就是指定ES_HEAP_SIZE环境变量。服务进程在启动时候会读取这个变量,并相应的设置堆的大小。设置命令如下: exportES_HEAP_SIZE=10g 此外,你也可以通过命令行参数的形式,在程序启动的时候把内存大小传递给它: ./bin/elasticsearch-Xmx10g-Xms10g 备注:确保Xmx和Xms的大小是相同的,其目的是为了能够在java垃圾回收机制清理完堆区后不需要重新分隔计算堆区的大小而浪费资源,可以减轻伸缩堆大小带来的压力。 一般来说设置ES_HEAP_SIZE环境变量,比直接写-Xmx10g -Xms10g更好一点。 把内存的一半给Lucene 一个常见的问题是配置一个大内存,假设你有一个64G内存的机器,按照正常思维思考,你可能会认为把64G内存都...

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