Hadoop集群配置及MapReduce开发手册

资 源 简 介

Hadoop集群配置及MapReduce开发手册

详 情 说 明

Hadoop作为开源分布式计算框架，其核心组件HDFS和MapReduce为海量数据处理提供了可靠方案。集群配置需重点关注硬件规划与参数调优。

硬件层面建议采用多节点部署，主节点(NameNode/JobTracker)与从节点(DataNode/TaskTracker)分离。内存分配遵循HDFS存储与计算资源1:4的经验比例，同时配置SSD作为中间数据存储可显著提升shuffle效率。

配置文件中需针对性调整hdfs-site.xml的块大小(默认128MB)与副本数，yarn-site.xml的资源调度参数应匹配集群实际容量。建议启用压缩编码减少IO压力，并设置合理的网络超时阈值避免误判。

MapReduce开发需遵循分治思想，Mapper阶段做好数据本地化处理，Reducer注意规避数据倾斜。通过Combiner减少网络传输，合理设置分区数(建议为Reduce槽位的1-1.5倍)。性能调优时可关注speculative execution机制与JVM重用参数的配合使用。

监控环节推荐结合Ganglia进行集群指标采集，通过JobHistoryServer分析任务瓶颈。对于频繁访问的数据，可考虑运用Hadoop缓存机制提升效率。