大数据集群调优-Toy模板网

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

本文主要基于实践经验和理论研究，详细阐述大数据集群（Hadoop/Spark）调优的方法、步骤及工具。主要包括：

1) HDFS集群优化：包括HDFS存储结构、目录结构、参数设置等方面； 2) Yarn集群优化：包括YARN资源分配策略、队列管理、应用提交参数设置、容错机制等方面； 3) MapReduce优化：包括Map任务内存分配、spill-to-disk设置、reduce task数量、网络传输优化等方面； 4) Spark集群优化：包括Spark作业配置、任务调度、内存分配、联邦集群配置、DAG优化等方面； 5) Hive集群优化：包括Hive执行引擎选择、Hive元数据库设置、动态分区管理、Tez作业优化等方面； 6) Zookeeper集群优化：包括Zookeeper性能调优、服务端参数设置、客户端参数设置等方面； 7) 操作系统参数调优：包括IO调优、网络调优、内存调优、磁盘调优等方面。