1 小文件问题

问题描述：

由于在HDFS中，每一个小文件在NameNode中都会占用150字节的内存空间，而且每个小文件都是一个Block，会产生一个InputSplit，这样就会产生一个Map任务，同时启动多个Map任务消耗性能，影响MapReduce执行效率。

解决方案：

HDFS提供两种类型的容器，分别是SequenceFile和MapFile。

SequenceFile：将<key,value>对序列化到文件中。
MapFile：是排序后的SequenceFile，主要由两部分组成，分别是index和data；index作为文件的数据索引，主要记录了每个Record的key值，以及该Record在文件中的偏移位置。在MapFile被访问的时候，索引文件会被加载到内存，通过索引映射关系可迅速定位到指定Record所在文件位置，因此，相对SequenceFile而言，MapFile的检索效率是高效的，缺点是会消耗一部分内存来存储index数据。

2 数据倾斜问题

问题描述：

需要统计的数据很集中，比如有一个文件，有1000W条数据，这里面的值主要都是数字（1,2,3,4,5,6,7,8,9,10），希望统计出来每个数字出现的次数，其中值为5的数据有910w条左右，剩下的9个数字一共只有90w条。

解决方案：

把倾斜的数据打散

设置Reduce任务个数

java 复制代码

job.setNumReduceTasks(Integer.parseInt(args[2]));

将数据打散

java 复制代码

String key = words[0];
if ("5".equals(key)) {
 //把倾斜的key打散，分成10份
 key = "5" + "_" + random.nextInt(10);
}

3 YARN

3.1 YARN架构分析

YARN主要负责**++集群资源++** 的管理和调度，支持主从架构，主节点最多可以有1个，从节点可以有多个
ResourceManager：主节点主要负责集群资源的分配和管理
NodeManager：从节点主要负责当前机器资源管理

3.2 YARN资源管理模型

YARN主要++管理内存和CPU++这两种资源类型
NodeManager启动时，会向ResourceManager注册，注册信息中包含该节点可分配的CPU和内存总量
yarn.nodemanager.resource.memory-mb：单节点可分配的物理内存总量，默认是8MB*1024，即8G
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores：单节点可分配的虚拟CPU个数，默认是8

3.3 YARN中的调度器

FIFO Scheduler：先进先出（first in, first out）调度策略
Capacity Scheduler：FIFO Scheduler的多队列版本
Fair Scheduler：多队列，多用户共享资源

3.4 案例：YARN多资源队列配置和使用

需求描述：

增加2个队列，一个是online队列，一个是offline队列，然后向offline队列中提交一个mapreduce任务，其中online队列里面运行实时任务，offline队列里面运行离线任务

解决方法：

修改etc/hadoop目录下的capacity-scheduler.xml配置文件

XML 复制代码

<property>
 <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
 <value>default,online,offline</value>
 <description>
   The queues at the this level (root is the root queue).
 </description>
</property>
<property>
 <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity</name>
 <value>70</value>
 <description>Default queue target capacity.</description>
</property>
<property>
 <name>yarn.scheduler.capacity.root.online.capacity</name>
 <value>10</value>
 <description>Online queue target capacity.</description>
</property>
<property>
 <name>yarn.scheduler.capacity.root.offline.capacity</name>
 <value>20</value>
 <description>Offline queue target capacity.</description>
</property>
<property>
 <name>yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity</name>
 <value>70</value>
 <description>
   The maximum capacity of the default queue.
 </description>
</property>
<property>
 <name>yarn.scheduler.capacity.root.online.maximum-capacity</name>
 <value>10</value>
 <description>
   The maximum capacity of the online queue.
 </description>
</property>
<property>
 <name>yarn.scheduler.capacity.root.offline.maximum-capacity</name>
 <value>20</value>
 <description>
   The maximum capacity of the offline queue.
 </description>
</property>

该配置文件定义了三队列：default、online和offline。每个队列有一个目标容量（capacity）和最大容量（maximum-capacity）。

yarn.scheduler.capacity.root.queues：定义了根队列下的子队列，即default、online和offline队列。

yarn.scheduler.capacity.root.default.capacity：默认队列目标容量为70%。

yarn.scheduler.capacity.root.online.capacity：在线队列的标容量为10%。

yarn.scheduler.capacity.root.offline.capacity：离线队列的目标容量为20%。

yarn.scheduler.capacity.root.default.maximum-capacity：默认队列的最大容量70%。

yarn.scheduler.capacity.root.online.maximum-capacity：在线队列的最大容量为10%。

yarn.scheduler.capacity.root.offline.maximum-capacity：离线队的最大容量为20%。

这些配置项可以根据实际需求进行调整。它们决定每个队列可以使用的资源比例，以及队列间的优先级限制。通过合理配置队列的容量和最大容量，可以实现对同类型任务的资源分配和调度制。

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