Hadoop调优

Hadoop 的安装配置文档，写得挺清楚的，适合新手也适合老鸟参考着快速上手。里面从基础环境准备、伪分布式搭建到集群部署，一步一步写得比较细。尤其是在调优部分，讲到了一些常见的坑，比如dfs.replication怎么设置合理，YARN资源怎么调配，这些经验还蛮实用的。 Hadoop 的调优，说实话有点玄学，不过文档里提到的mapreduce.task.io.sort.mb和yarn.scheduler.maximum-allocation-mb这些参数，确实是性能提升的关键点。你可以先按照文档建议配一遍，根据自己的机器慢慢调试。 如果你平时也用Spark、Hive、Zookeeper这些组件

实战指南：Hadoop、Spark、Zookeeper 构建与调优 这份指南涵盖了 Hadoop、Spark 和 Zookeeper 的配置要点，帮助您构建和优化这些大数据平台的核心组件。 Hadoop 配置 核心配置文件：core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml 关键参数：数据存储路径、副本数量、内存分配、任务调度策略 Spark 配置 核心配置文件：spark-defaults.conf、spark-env.sh 关键参数：执行模式、资源分配、序列化方式、shuffle 行为 Zookeeper 配置 核心

TaskTracker 失败的排查和调优经验，讲真，真的是 Hadoop 开发里最容易踩坑的地方之一。这个 PPT 一共 59 页，内容不啰嗦，结构挺清晰，重点讲了任务失败重调度的机制，还有黑名单策略的触发条件，适合你在做性能调优时反复翻出来看。 TaskTracker 的失败重调度机制，说白了就是：挂了就换人。比如某个TaskTracker崩了，JobTracker会收到心跳消息，立马把任务派发给其他节点跑，响应也快，逻辑也不复杂。 不过要注意，TaskTracker就算没死，也被列入黑名单。啥意思？就是运行太慢、不稳定，JobTracker嫌你拖后腿，就不让你玩了。这块在做大规模集群调度时

大数据性能调优不是一蹴而就的事，多时候需要细致的调整和优化。要了解每个配置项的作用，像是CPU核数和内存的合理分配，尤其是数据节点和控制节点的资源划分。这些配置影响到集群的能力和响应速度，优化得当能让系统的性能大幅提升。另外，磁盘 I/O 和网络带宽也是关键因素，别忽视这些基础设施。除此之外，还有一些细节操作，比如YARN的虚拟 CPU 分配、磁盘 RAID 配置和集群的 SFTP 参数等，调整这些可以大大提升你的系统稳定性和能力。还不错吧？对于管理工具的优化，也有一些小技巧，像是在集群扩容后调整Controller的 JVM 内存，确保集群配置能顺利进行，不会卡顿。这些小细节，你如果不注意，

加速数据库查询 数据库查询性能是应用效率的关键。以下技巧有助于优化SQL查询： 1. 理解查询计划: 使用 EXPLAIN 或 EXPLAIN ANALYZE 命令分析查询执行计划，识别瓶颈。 2. 索引优化:* 为经常出现在 WHERE、JOIN、ORDER BY 和 GROUP BY 子句中的列创建索引。* 避免过度索引，过多的索引会影响写入性能。 3. 查询结构优化:* 尽量使用 JOIN 代替子查询，尤其在处理大数据集时。* 避免使用 SELECT *，明确选择需要的列。* 使用 LIMIT 限制返回结果数量。 4. 数据类型优化:* 使用最有效的数据类型存储数据，例如使用 INT 而

hbase.regionserver.handler.count：线程数目，默认10，推荐150，过大可能导致GC频繁或内存溢出。

理解Hadoop调度算法的原理和实施细节，优化大数据处理效率。

全面分析PGA和SGA 助力开发者优化ORACLE数据库

在做 Spark 调优时，直接用join操作会导致数据大规模 shuffle，需要大量的 I/O 操作，性能不太友好。是大数据时，shuffle 会拖慢任务执行速度。不过，使用broadcast操作就能这个问题。它会把小表广播到每台执行节点上，避免了 shuffle，关联操作直接在本地完成，效率提升。这样，不仅节省了 I/O 开销，任务并发度也提高了，整体性能大大增强。你可以尝试一下，如果你有小表关联的场景，broadcast是一个不错的选择。

jRockit 的调优攻略，适合想让 Java 应用跑得更稳更快的你。调垃圾回收器、配堆大小、管线程策略这些事儿，说复杂不复杂，说简单也得有点经验。这个指南把 jRockit 的四种 GC 方式讲得挺清楚，还有内存、线程怎么配的建议，蛮实用的。尤其是那个图形监控工具，能直接看内存和线程的表现，调性能时挺有参考价值。适合你手头项目对响应时间、吞吐量都有要求的时候，捋一遍参数，效果真的还不错。