Hadoop參數(shù)優(yōu)化研究

王薇

摘要：為了更好的驗證通過參數(shù)的優(yōu)化可以提高Hadoop性能，我們可以采用的測試方法有：基準(zhǔn)測試、穩(wěn)定性測試、高可用測試、擴展性測試、安全性測試等。本文以基準(zhǔn)測試方法為主來驗證參數(shù)優(yōu)化后，實現(xiàn)對Hadoop性能的調(diào)優(yōu)。本文主要針對hadoop內(nèi)部的17個參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，通過基準(zhǔn)測試中terasort和WordCount的復(fù)合算法的執(zhí)行時間來校驗參數(shù)的優(yōu)化情況，實驗過程中搜集系統(tǒng)的cpu和內(nèi)存使用率，磁盤io和網(wǎng)絡(luò)io的吞吐量等指標(biāo)。圖1-3充分說明了參數(shù)默認(rèn)值與參數(shù)調(diào)整后的對比情況。實驗結(jié)果表明，hadoop參數(shù)調(diào)整優(yōu)化后，在一定情況下實現(xiàn)了hadoop的性能調(diào)優(yōu)。

關(guān)鍵字：Hadoop;參數(shù)優(yōu)化;性能調(diào)優(yōu)

引言

大數(shù)據(jù)軟件平臺主要由分布式文件系統(tǒng)、分布式計算系統(tǒng)、NoSQL 數(shù)據(jù)庫、分布式數(shù)據(jù)倉庫、分布式數(shù)據(jù)庫等構(gòu)成，能夠提供大數(shù)據(jù)的存儲、管理和計算能力。大數(shù)據(jù)軟件平臺主要包括開源的Hadoop、Spark等，一般部署在通用硬件平臺上[1-2]。

由于Hadoop自身包含的參數(shù)比較多，參數(shù)之間的關(guān)系也比較復(fù)雜。經(jīng)過簡單的實驗驗證，本文主要對表1中的17個參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并且參數(shù)優(yōu)化是遵循順序、疊加的方式，從而到達(dá)Hadoop的性能調(diào)優(yōu)。

實驗設(shè)計和算法研究

為了更好的驗證通過參數(shù)的優(yōu)化可以提高Hadoop性能，我們可以采用的測試方法有：基準(zhǔn)測試、穩(wěn)定性測試、高可用測試、擴展性測試、安全性測試等。本文以基準(zhǔn)測試方法為主來驗證參數(shù)優(yōu)化后，實現(xiàn)對Hadoop性能的調(diào)優(yōu)。

基準(zhǔn)測試是一種測量和評估軟件性能指標(biāo)的活動。可以在某個時間通過基準(zhǔn)測試建立一個已知的性能水平（稱為基準(zhǔn)線）[3]，當(dāng)系統(tǒng)的軟硬件環(huán)境發(fā)生變化之后再進(jìn)行一次基準(zhǔn)測試以確定那些變化對性能的影響。

基準(zhǔn)測試的測試方法有很多種，根據(jù)Hadoop的Map Reduce過程，本文主要以TeraSort算法和WordCount算法來驗證表1中的17個參數(shù)調(diào)整后，對Hadoop性能在特定條件下影響及優(yōu)化。

本實驗中hadoop測試環(huán)境是采用1個Name Node節(jié)點，4個Date Node節(jié)點的模式進(jìn)行。

算法研究：

1）TeraSort 算法

Terasort算法的工作原理需要以下幾個步驟：

首先，采樣;

其次，map task對于數(shù)據(jù)記錄做標(biāo)記-

最后reduce局部排序，再順序輸出。

1TB排序通常用于衡量分布式數(shù)據(jù)處理框架的數(shù)據(jù)處理能力。Terasort是Hadoop中的一個排序作業(yè)，在2008年，Hadoop在1TB排序基準(zhǔn)評估中贏得第一名，耗時209秒。TeraSort巧妙的利用了Hadoop的MapReduce機制來實現(xiàn)了Sort的目的，與Hadoop機制的完美結(jié)合也許是它優(yōu)異排序成績的一個重要原因。而也正因為如此，我們可以在集群上利用TeraSort來測試Hadoop，它將具有很高的測試?yán)脙r值[4]。

Terasort的特點是混合型的，它的數(shù)據(jù)類型為文本，測試過程中所需的數(shù)據(jù)來源為Hadoop 自帶TeraGen生成。

TeraSort只是一個小工具，比起生產(chǎn)應(yīng)用作業(yè)，可能是微不足道了。但一個小工具，如果能夠挖掘到底，背后也會有大價值;尤其對測試來講，如果能夠?qū)Ρ尘爸R有更多的了解，一個小工具可以轉(zhuǎn)換成眾多方便且有價值的測試用例;并且，如果能對一個小工具舉一反三，也能夠為其他地方的測試提供價值。

2）WordCount算法

（1） 將文件拆分為多個文件。 由于測試文件比較小，每個文件都是一個split，把文件分割成行，形成<key， value>對，再分割成<key， value>對。 移交用戶定義的map方法，生成新的<key， value>對，如圖1所示。

（2）Mapper得到map方法輸出的<key， value>對后，會根據(jù)key的值對它們進(jìn)行排序，并執(zhí)行Combine過程，將key累加到相同的值，得到Mapper的最終輸出 . 如圖2所示。

（3） Reducer首先對從Mapper接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，然后通過用戶自定義的reduce方法進(jìn)行處理，得到一個新的<key， value>對，輸出結(jié)果為WordCount，如圖3所示。

本文首先根據(jù)terasort算法對17個參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，然后根據(jù)WordCount算法繼續(xù)進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，以達(dá)到性能在一定情況下達(dá)到最佳狀態(tài)。在實驗過程中，主要根據(jù)算法的執(zhí)行時間來驗證了參數(shù)調(diào)整的正確性。同時采用PAT工具監(jiān)控算法執(zhí)行過程中系統(tǒng)的CPU、內(nèi)存、磁盤IO和網(wǎng)絡(luò)IO等參數(shù)。

實驗數(shù)據(jù)中單個文件大小為1G，文件數(shù)量為512，總文件大小為512G。

實驗結(jié)果

通過實驗，我們可以了解到參數(shù)之間存在著互相影響的關(guān)系，測試后發(fā)現(xiàn)隨著參數(shù)調(diào)整，算法的執(zhí)行時間在減少，充分的說明了隨著參數(shù)的優(yōu)化，hadoop性能實現(xiàn)一定的優(yōu)化。

我們可以了解到隨著調(diào)整17個參數(shù)的默認(rèn)值，算法的執(zhí)行時間有明顯的縮短，在17個參數(shù)都處于默認(rèn)值的情況下，算法的執(zhí)行時間為21776秒。圖1展現(xiàn)了參數(shù)默認(rèn)值與參數(shù)調(diào)整后算法的執(zhí)行時間的對比情況，參數(shù)優(yōu)化后，極大的提高了算法的執(zhí)行時間。圖2清晰的展現(xiàn)了參數(shù)默認(rèn)值與參數(shù)調(diào)整后算法的執(zhí)行過程中，hadoop對服務(wù)器的cpu/內(nèi)存的使用率對比情況，cpu的占用率明顯有所增大，內(nèi)存的使用率也有所增大。圖3清晰的展現(xiàn)了參數(shù)默認(rèn)值與參數(shù)調(diào)整后算法的執(zhí)行過程中，hadoop對服務(wù)器的磁盤IO，網(wǎng)絡(luò) IO吞吐量明顯有所增大。

經(jīng)過驗證，說明參數(shù)調(diào)整后在一定程度上提高了性能。

總結(jié)

本文主要是通過基準(zhǔn)測試中TeraSort算法和WordCount算法相結(jié)合復(fù)合算法的運行時間來驗證對Hadoop的參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，進(jìn)而優(yōu)化hadoop的性能。Hadoop性能調(diào)優(yōu)不僅涉及到Hadoop本身的性能調(diào)優(yōu)，還涉及更底層的硬件、操作系統(tǒng)和Java虛擬機等系統(tǒng)的調(diào)優(yōu)。為了更好的使用Hadoop，我們應(yīng)根據(jù)實際應(yīng)用場景及要求，對hadoop參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，使hadoop性能在特定情況下達(dá)到最優(yōu)。

參考文獻(xiàn)references

[1]Saravanan S， Karthick K E， Balaji A， et al. Performance Comparison of Apache Spark and Hadoop Based Large Scale Content Based Recommender System[M]// Intelligent Systems Technologies and Applications. 2018：66-73.

[2]Ashlesha S， R. M. A Review of Hadoop Ecosystem for BigData[J]. International Journal of Computer Applications， 2018， 180（14）：35-40.

[3]Trivedi M， Nambiar R. Lessons Learned： Performance Tuning for Hadoop Systems[M]// Performance Evaluation and Benchmarking. Traditional - Big Data - Interest of Things. 2017.

[4]Pahl C. Performance and Energy Optimization on Terasort Algorithm by Task Self-Resizing[J]. Information Technology & Control， 2014， 44（1）：30-40.