如何在MapReduce on Yarn集群中进行作业优化？

，全文的题目可以是其他的，关于Yarn中的作业优化技巧。

Yarn在MapReduce上的作业优化技巧

1 什么是Yarn？

Yarn是一种分布式系统架构，主要用于在分布式环境中运行大规模的MapReduce作业，它能够基于集群资源进行负载均衡，并且能够有效地满足MapReduce作业的各种要求，如资源调度、作业调度与控制等。

2 为什么要优化MapReduce on Yarn作业

2.1 提高作业性能

Yarn作业优化技巧可以提高作业性能，加快作业执行速度，实现更高效率。例如，可以合理配置线程池和资源，优化MapReduce作业，提高MapReduce作业的执行性能。

在生产环境中，优化MapReduce on Yarn作业的具体步骤如下：

1. 配置线程池：根据实际业务情况，配置合理的线程池，以提高MapReduce作业的执行性能。

2. 调整资源：根据实际业务情况，调整Yarn资源，如内存、CPU等，以提高MapReduce作业的执行性能。

3. 调整MapReduce作业参数：根据实际业务情况，调整MapReduce作业参数，如mapred.child.java.opts、mapred.map.tasks、mapred.reduce.tasks等，以提高MapReduce作业的执行性能。

4. 优化MapReduce作业程序：根据实际业务情况，优化MapReduce作业程序，如避免不必要的数据传输，减少比较操作，提高MapReduce作业的执行性能。

5. 优化MapReduce作业环境：根据实际业务情况，优化MapReduce作业环境，如提高网络带宽，减少网络延迟，提高MapReduce作业的执行性能。

以上就是在生产环境中优化MapReduce on Yarn作业的具体步骤，通过这些步骤，可以有效地提高MapReduce作业的执行性能，实现更高效的作业处理。

2.2 减少计算成本

Yarn作业优化技巧可以改善MapReduce作业的计算效率，降低计算成本，提高计算效率，减少无效计算。例如，可以根据作业类型优化文件合并，避免IO开销，提高MapReduce作业的执行效率。

在生产环境中，优化MapReduce on Yarn作业的具体步骤如下：

1. 对于MapReduce作业，建议使用多个Mapper来分发任务，以提高作业的执行效率；

2. 尽量减少Mapper和Reducer的数量，以减少资源的消耗；

3. 尽量使用本地缓存，以减少网络IO开销；

4. 尽量使用压缩文件，以减少文件传输时间；

5. 尽量使用分区和排序，以减少比较次数；

6. 尽量使用多个Reducer，以提高MapReduce作业的执行效率；

7. 尽量使用文件合并，以减少IO开销；

8. 尽量使用Combiner，以减少MapReduce作业的数据传输量；

9. 尽量使用MapReduce Streaming，以提高MapReduce作业的执行效率；

10. 尽量使用MapReduce on Yarn，以提高MapReduce作业的计算效率。

以上是在生产环境中优化MapReduce on Yarn作业的一些具体步骤，通过这些优化技巧可以改善MapReduce作业的计算效率，降低计算成本，提高计算效率，减少无效计算。

3 优化MapReduce on Yarn作业的方法

3.1 优化作业计算内存

对于MapReduce作业，会有设置map、reduce和shuffle三个阶段的内存分配量。一般而言，map阶段需要将内存配置较高，而reduce阶段只需要配置相对少量的内存大小。此外，需要注意作业的并发量，若每秒运行作业数量过多，可能会导致资源分配不足，从而影响作业的执行效率。

作为一名资深运维技术专家，在生产环境中优化MapReduce on Yarn作业的方法有以下几点：

1. 优化作业计算内存：调整MapReduce作业的map、reduce和shuffle三个阶段的内存分配量，一般而言，map阶段需要将内存配置较高，而reduce阶段只需要配置相对少量的内存大小。具体可以通过在MapReduce作业的配置文件中设置mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb参数来调整内存分配量。

2. 优化作业的并发量：需要注意作业的并发量，若每秒运行作业数量过多，可能会导致资源分配不足，从而影响作业的执行效率。可以通过调整mapreduce.job.running.map.limit和mapreduce.job.running.reduce.limit参数来调整作业的并发量。

3. 优化作业的调度：可以通过调整mapreduce.job.queuename参数来调整作业的调度，以便更好地利用资源，提高作业的执行效率。

4. 优化作业的执行时间：可以通过调整mapreduce.job.speculative.execution参数来减少作业的执行时间，以提高作业的执行效率。

以上就是优化MapReduce on Yarn作业的方法，希望能够帮助到大家。

3.2 优化MapReduce作业的输入输出

对于MapReduce作业，会有不同的输入输出形式，如HDFS，S3，Hbase等。因此，在设置MapReduce作业时，要根据具体情况选择合适的输入输出方式，以达到最优化的结果。例如，如果要读取一个超大型文件，可以使用比较高速度的HDFS或S3等方式进行，而如果要操作单个对象，则可以考虑使用Hbase这种较慢但查找灵活的数据库。

举个生产环境中的实际例子：

假设有一个MapReduce作业，需要从HDFS中读取一个超大型文件，并将结果写入HBase中。在这种情况下，可以通过以下步骤来优化MapReduce作业：

1. 设置MapReduce作业的输入输出格式：设置输入格式为HDFS，设置输出格式为HBase；

2. 设置MapReduce作业的分区：设置MapReduce作业的分区，以减少MapReduce作业的数据传输量；

3. 设置MapReduce作业的并行度：设置MapReduce作业的并行度，以提高MapReduce作业的运行效率；

4. 设置MapReduce作业的资源配置：设置MapReduce作业的资源配置，以提高MapReduce作业的运行效率；

5. 设置MapReduce作业的缓存：设置MapReduce作业的缓存，以减少MapReduce作业的I/O操作；

6. 设置MapReduce作业的优化策略：设置MapReduce作业的优化策略，以提高MapReduce作业的运行效率。

以上是优化MapReduce作业的具体步骤，可以根据实际情况来调整和优化MapReduce作业，以实现更好的性能。

3.3 优化MapReduce作业的文件合并

当Shift节点过多时，MapReduce作业需要频繁的反复复制。因此，在设置作业时，需要合理设置文件合并参数，以减少文件的复制过程，降低IO开销，提高MapReduce作业的执行效率。另外，还需要在文件合并时注意MapReduce作业的不同类别，例如列转行转换作业等，针对不同类别的作业，应及时调整文件合并参数，以达到最佳的作业性能。

在生产环境中，优化MapReduce作业文件合并的具体操作步骤如下：

1. 首先，在提交MapReduce作业之前，需要根据作业的类型和需求，合理设置文件合并参数，以减少文件的复制过程，提高MapReduce作业的执行效率。

2. 其次，在提交MapReduce作业时，需要设置文件合并参数，例如设置mapreduce.map.combine.input.format.class参数，用于指定文件合并器，以实现文件合并的功能。

3. 最后，可以根据不同类型的MapReduce作业，调整文件合并参数，以达到最佳的作业性能。例如，在列转行转换作业中，可以设置mapreduce.map.combine.input.format.class参数为org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineTextInputFormat，以实现文件合并的功能。

以上就是优化MapReduce作业文件合并的具体操作步骤，有效的优化MapReduce作业文件合并，可以减少文件的复制过程，降低IO开销，提高MapReduce作业的执行效率。

4 总结

以上是关于MapReduce on Yarn作业优化的技巧。有效地优化MapReduce on Yarn作业，可以提高作业的效率，减少计算成本，提供更稳定的计算性能。当设置MapReduce作业时，要优化作业计算内存、作业输入输出、文件合并等；对于不同类型的作业，需要按照作业特点调整参数，以达到最佳性能。