1：HDFS存储多目录

只针对DN进行多目录配置

1）生产环境服务器磁盘情况

2）在hdfs-site.xml文件中配置多目录，注意新挂载磁盘的访问权限问题。
HDFS的DataNode节点保存数据的路径由dfs.datanode.data.dir参数决定，其默认值为file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data，若服务器有多个磁盘，必须对该参数进行修改。如服务器磁盘如上图所示，则该参数应修改为如下的值

<property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file:///dfs/data1,file:///hd2/dfs/data2,file:///hd3/dfs/data3,file:///hd4/dfs/data4</value>
</property>

2：集群数据均衡

1)节点间数据均衡

开启数据均衡命令

start-balancer.sh –threshold 10

对于参数10，代表的是集群中各个节点的磁盘空间利用率相差不超过10%，可根据实际情况进行调整。

停止数据均衡命令：

stop-balancer.sh

2）磁盘间数据均衡

生成均衡计划

hdfs diskbalancer -plan hadoop103

3)查看当前均衡任务的执行情况

hdfs diskbalancer -query hadoop103

4)取消均衡任务

hdfs diskbalancer -cancel hadoop103.plan.json

3：设置hadoop的LZO压缩

1)编译步骤

hadoop本身并不支持lzo压缩，故需要使用twitter提供的hadoop-lzo开源组件。hadoop-lzo需依赖hadoop和lzo进行编译，编译步骤如下

lzo压缩速度快，压缩率百分之50左右；大数据场景下，通常我们对压缩格式的选择只要满足50%就足够

Hadoop支持LZO

0. 环境准备
maven（下载安装，配置环境变量，修改sitting.xml加阿里云镜像）
gcc-c++
zlib-devel
autoconf
automake
libtool
通过yum安装即可，yum -y install gcc-c++ lzo-devel zlib-devel autoconf automake libtool

1. 下载、安装并编译LZO

wget http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/download/lzo-2.10.tar.gz

tar -zxvf lzo-2.10.tar.gz

cd lzo-2.10

./configure -prefix=/usr/local/hadoop/lzo/

make

make install

2. 编译hadoop-lzo源码

2.1 下载hadoop-lzo的源码，下载地址：https://github.com/twitter/hadoop-lzo/archive/master.zip
2.2 解压之后，修改pom.xml
    <hadoop.current.version>3.1.3</hadoop.current.version>
2.3 声明两个临时环境变量
     export C_INCLUDE_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/include
     export LIBRARY_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/lib 
2.4 编译
    进入hadoop-lzo-master，执行maven编译命令
    mvn package -Dmaven.test.skip=true
2.5 进入target，hadoop-lzo-0.4.21-SNAPSHOT.jar 即编译成功的hadoop-lzo组件

2）将编译好后的hadoop-lzo-0.4.20.jar 放入hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/

3. 同步hadoop-lzo-0.4.20.jar到hadoop103、hadoop104

[root@hadoop102 common]$ xsync hadoop-lzo-0.4.20.jar

4）core-site.xml增加配置支持LZO压缩

<property>
        <name>io.compression.codecs</name>
        <value>
            org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,
            org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,
            org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,
            org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,
            com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,
            com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
        </value>
    </property>

    <property>
        <name>io.compression.codec.lzo.class</name>
        <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>
    </property>

5)同步core-site.xml到hadoop103、hadoop104

xsync core-site.xml

2)在项目中使用LZO压缩

LZO压缩文件可切片的特性依赖于索引，所以使用lzo时需要先手动建立索引，若无索引，则LZO文件的切片不管多大都只有一个

1）创建LZO文件的索引

hadoop jar /path/to/your/hadoop-lzo.jar com.hadoop.compression.lzo.DistributedLzoIndexer filename.lzo

2）基于filename.lzo文件执行MR任务 (filename.lzo位于input目录下)

hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar -Dmapreduce.job.Inputformat.class=com.hadoop.mapreduce.LzoTextInputFormat wordcount wordcount /input /output2

4:集群占用内存资源计算

假设服务器内存128G

NameNode建议内存100G

单任务内存怎么调？

根据输入端数据的大小

128M数据对应 1G内存（maptask）

1G数据  1G/128M=8

8个maptask=8g

问题1：假设有一个电商项目共有三个任务指标，指标A有1G数据，指标B占用2G数据，指标C占用3G数据

问，该集群一共需要使用多少内存？

1G/128M+2G/128M+3G/128M =48g

各组件间占用的默认内存

NameNode   8G
maptask   1G
reducetask 1G
单任务默认内存 8G

5:Hadoop参数调优

1）hdfs参数调优hdfs-site.xml

dfs.namenode.handler.count=20×log2(Cluster Size)，比如集群规模为8台时，此参数设置为41

The number of Namenode RPC server threads that listen to requests from clients. If dfs.namenode.servicerpc-address is not configured then Namenode RPC server threads listen to requests from all nodes.
NameNode有一个工作线程池，用来处理不同DataNode的并发心跳以及客户端并发的元数据操作。
对于大集群或者有大量客户端的集群来说，通常需要增大参数dfs.namenode.handler.count的默认值10。
<property>
    <name>dfs.namenode.handler.count</name>
    <value>10</value>
</property>

2）YARN参数调优yarn-site.xml

（1）情景描述：总共7台机器，每天几亿条数据，数据源->Flume->Kafka->HDFS->Hive
面临问题：数据统计主要用HiveSQL，没有数据倾斜，小文件已经做了合并处理，开启的JVM重用，而且IO没有阻塞，内存用了不到50%。但是还是跑的非常慢，而且数据量洪峰过来时，整个集群都会宕掉。基于这种情况有没有优化方案。
（2）解决办法：
内存利用率不够。这个一般是Yarn的2个配置造成的，单个任务可以申请的最大内存大小，和Hadoop单个节点可用内存大小。调节这两个参数能提高系统内存的利用率。
（a）yarn.nodemanager.resource.memory-mb
表示该节点上YARN可使用的物理内存总量，默认是8192（MB），注意，如果你的节点内存资源不够8GB，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理内存总量。
（b）yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
单个任务可申请的最多物理内存量，默认是8192（MB）。

3)Hadoop宕机

1）如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数，和每个任务申请的最大内存。调整参数：

yarn.scheduler.maximum-allocation-mb (单个任务可申请的最多物理内存量，默认是8192MB)

2)如果写入文件过量造成NameNode宕机。那么调高Kafka的存储大小，控制从Kafka到HDFS的写入速度。高峰期的时候用Kafka进行缓存，高峰期过去数据同步会自动跟上

调整 flume写出速度的大小

控制sink从kafka消费数据的速度

sink.batchsize =1000

数据写入流程

最佳方案：加机器