对于MapReduce on Yarn集群，请谈谈你对它的维护、性能调优等方面的经验。

1 MapReduce on Yarn集群的维护

1.1 集群节点的维护

对于维护这个MapReduce on Yarn集群来说，最主要的肯定是节点的维护，要确保集群的整体稳定;

在维护MapReduce on Yarn集群的节点时，首先要确保节点上的硬件设备都能正常运行，比如硬盘、内存、CPU等，这些都是MapReduce on Yarn集群的基础，如果其中任何一个设备出现问题，都会影响集群的正常运行。

其次，要确保节点上的软件也能正常运行，比如操作系统、Yarn、Hadoop等，这些都是MapReduce on Yarn集群的基础，如果其中任何一个软件出现问题，也会影响集群的正常运行。

最后，要定期检查集群的性能，比如查看各个节点的负载情况以及网络的连通性等，如果发现问题，要及时采取措施进行调整，以保证集群的正常运行。

总之，维护MapReduce on Yarn集群的节点，就是要确保节点上的硬件、软件以及集群的性能都能正常运行，以保证集群的正常运行。首先，要更新所有节点的软件和系统，并确保其最新版本; 其次，确保集群中的所有节点软件配置信息一致；最后，要定期检查集群中所有节点的作业操作日志，及时发现问题，保证节点正常工作，从而保证集群整体稳定。

1.2 监控集群的状态

另外，为了确保集群的稳定，还需要经常监控集群的状态，以便及时发现问题并采取有效的措施，首先，要定期监控集群内部所有节点的详细信息，如内存占用情况、CPU利用率情况、磁盘IO信息等；其次，要对集群内部的资源情况进行详细观察，如集群使用情况、当前有多少任务提交等；最后，要不断更新系统配置，以保证作业平稳运行和发挥机器的最大性能。

在生产环境中，监控Yarn集群的状态可以采用以下步骤：

使用Yarn命令行工具查看集群状态：使用Yarn命令行工具可以查看集群内部节点的详细信息，如内存占用情况、CPU利用率情况、磁盘IO信息等，例如：

yarn node -list

使用Yarn API查看集群状态：可以使用Yarn API查看集群内部资源的使用情况，如当前有多少任务提交等，例如：

curl -X GET http://:8088/ws/v1/cluster/apps

使用Yarn UI查看集群状态：可以使用Yarn UI查看集群内部的任务，资源，以及节点等的详细信息，例如：

http://:8088/cluster

定期更新系统配置：为了确保集群的稳定，还需要定期更新系统配置，以保证作业平稳运行和发挥机器的最大性能，例如：

yarn rmadmin -refreshNodes

以上就是生产环境中监控Yarn集群状态的具体步骤，通过这些步骤，可以及时发现问题并采取有效的措施，确保集群的稳定。

2 MapReduce on Yarn集群的性能调优

2.1 调整Task的运行参数

要优化MapReduce on Yarn集群的性能，首先应该调整Task的运行参数，如mapred.tasktracker.map.tasks.maximum、mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum等，其值要尽可能地保持在可以支撑系统容量的范围内，以保证作业能够有足够的资源执行; 此外，可以调节IO处理速度，如io.sort.mb、io.sort.factor等，使得作业的IO处理更加高效。

在生产环境中，可以通过调整Task的运行参数来优化MapReduce on Yarn集群的性能。具体操作步骤如下：

1、首先，在运行MapReduce作业之前，需要调整Task的运行参数，如mapred.tasktracker.map.tasks.maximum、mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum等，其值要尽可能地保持在可以支撑系统容量的范围内，以保证作业能够有足够的资源执行。

2、然后，可以调节IO处理速度，如io.sort.mb、io.sort.factor等，使得作业的IO处理更加高效。

3、最后，可以使用示例代码来调整参数，如：

conf.set(“mapred.tasktracker.map.tasks.maximum”, “8”); conf.set(“mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum”, “4”); conf.set(“io.sort.mb”, “128”); conf.set(“io.sort.factor”, “20”);

以上的步骤可以帮助我们在生产环境中调整Task的运行参数，从而优化MapReduce on Yarn集群的性能。

2.2 调整 Job缓存带宽

另外，还需要调整 Job的缓存带宽，以保证各个作业之间的磁盘缓存充足，确保job在磁盘上的读写操作能够有足够的带宽，来保证作业的正常运行。另外，还可以通过调整map的task的并行度，确保Job的执行效率，也就是使用mapred.task.multiplier这个参数，来调整map task的数量，让作业能够有足够的资源来完成。

在生产环境中，MapReduce on Yarn集群的性能调优是非常重要的，以确保集群的稳定性和可靠性。

首先，需要调整Job缓存带宽，以确保各个作业之间的磁盘缓存充足，确保job在磁盘上的读写操作能够有足够的带宽，来保证作业的正常运行。具体步骤如下：

登录Yarn集群，找到hadoop-env.sh文件，在该文件中添加如下代码：

export HADOOP_JOB_HISTORYSERVER_OPTS="-Dmapreduce.job.cache.bandwidth=2048"

重启Yarn集群，使设置生效。
使用mapred.task.multiplier这个参数，来调整map task的数量，让作业能够有足够的资源来完成。具体代码如下：

mapreduce.map.task.multiplier=4

重启Yarn集群，使设置生效。

以上就是MapReduce on Yarn集群的性能调优的具体操作步骤。通过上述操作，可以有效提高集群的性能，保证集群的稳定性和可靠性。

2.3 调整JVM参数

此外，还可以通过增加后台线程的数量，来进一步调整MapReduce的性能，而不会影响到工作线程的工作，以满足性能要求。