Hadoop MapReduce性能优化 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
大数据时代，MapReduce的重要性不言而喻。Hadoop作为MapReduce框架的一个实现，受到业界广泛的认同，并被广泛部署和应用。尽管Hadoop为数据开发工程师入门和编程提供了极大便利，但构造一个真正满足性能要求的MapReduce程序并不简单。数据量巨大是大数据工作的现实问题，而对低响应时间的要求则时常困扰着数据开发工程师。
本书采用原理与实践相结合的方式，通过原理讲解影响MapReduce性能的因素，透过实例一步步地教读者如何发现性能瓶颈并消除瓶颈，如何识别系统薄弱环节并改善薄弱环节，讲解过程中融合了作者在优化实践过程中积累的丰富经验，具有很强的针对性。读完本书，能让读者对Hadoop具有更强的驾驭能力，从而构造出性能最优的MapReduce程序。
Hadoop性能问题既是程序层面的问题，也是系统层面的问题。本书既覆盖了系统层面的优化又覆盖了程序层面的优化，非常适合Hadoop管理员和有经验的数据开发工程师阅读。对于初学者，本书第1章也作了必要的技术铺垫，避免对后面章节的理解产生梯度。
作者简介
作者介绍
Khaled Tannirhas从1980年开始从事计算机相关工作。他是微软认证的开发人员（MCSD），他在领导软件解决方案的开发和实施以及技术演说方面，拥有20多年技术经验。如今，他是一名独立IT咨询师，并在法国、加拿大的许多大公司担任基础设施工程师、高级研发工程师、企业/解决方案架构师等职务。
他在Microsoft .NET、Microsoft服务器系统、Oracle Java技术等领域拥有丰富的经验，并且熟练驾驭在线和离线应用系统设计、系统转换以及多语言的互联网/桌面应用程序开发。
Khaled Tnnirhas总是热衷于探索和学习新的技术，并基于这些技术在法国、北美、中东等地区寻求商机。他现在拥有一个IT电子实验室，实验室中配备了很多服务器、监控器、开源电子板（如Arduino、Netduino、RaspBerry Pi和.Net Gadgeteer），还有一些装有Windows Phone、Android和iOS操作系统的智能设备。
2012年，他协助组织并出席了法国波尔多大学的复杂数据挖掘国际论坛——EGC 2012。
他还是《RavenDB 2.x Beginner’s Guide》一书的作者。
译者简介
范欢动 信息技术领域的一名老兵。1994年获得电力系统及其自动化专业学士学位。1997年获得信号与信息处理专业硕士学位。兴趣广泛，涉及技术领域和非技术领域，但大多浅尝辄止。参与过航天、通信、电子出版和金融领域的信息处理、软件架构与开发，以第一作者或合作者身份拥有三项实用新型专利，并获得第十八届北京市优秀青年工程师称号。曾在佳讯飞鸿电气股份有限公司、英国雅讯（xarios）北京代表处、博云科技等公司担任产品技术总监。目前，终于把全部的兴趣聚焦到了数据分析，尤其是大数据分析上，主要目标是利用数据分析手段发现模式，从而降低决策风险、改善产业价值链。冀望在大数据时代与读者一起学习并分享大数据相关技术，共同发掘大数据带来的价值。
目录信息
第1章 了解Hadoop MapReduce 1
1.1 MapReduce模型 1
1.2 Hadoop MapReduce概述 3
1.3 Hadoop MapReduce的工作原理 4
1.4 影响MapReduce性能的因素 5
1.5 小结 8
第2章 Hadoop参数概述 9
2.1 研究Hadoop参数 9
2.1.1 配置文件mapred-site.xml 10
2.1.2 配置文件hdfs-site.xml 15
2.1.3 配置文件core-site.xml 18
2.2 Hadoop MapReduce性能指标 19
2.3 性能监测工具 20
2.3.1 用Chukwa监测Hadoop 21
2.3.2 使用Ganglia监测Hadoop 21
2.3.3 使用Nagios监测Hadoop 21
2.4 用Apache Ambari监测Hadoop 22
2.5 小结 23
第3章 检测系统瓶颈 25
3.1 性能调优 25
3.2 创建性能基线 27
3.3 识别资源瓶颈 30
3.3.1 识别内存瓶颈 30
3.3.2 识别CPU瓶颈 31
3.3.3 识别存储瓶颈 32
3.3.4 识别网络带宽瓶颈 33
3.4 小结 34
第4章 识别资源薄弱环节 35
4.1 识别集群薄弱环节 35
4.1.1 检查Hadoop集群节点的健康状况 36
4.1.2 检查输入数据大小 37
4.1.3 检查海量I/O和网络阻塞 38
4.1.4 检查并发任务不足 39
4.1.5 检查CPU过饱和 40
4.2 量化Hadoop集群 41
4.3 正确配置集群 44
4.4 小结 47
第5章 强化map和reduce任务 49
5.1 强化map任务 49
5.1.1 输入数据和块大小的影响 51
5.1.2 处置小文件和不可拆分文件 51
5.1.3 在Map阶段压缩溢写记录 53
5.1.4 计算map任务的吞吐量 55
5.2 强化reduce任务 57
5.2.1 计算reduce任务的吞吐量 58
5.2.2 改善Reduce执行阶段 59
5.3 调优map和reduce参数 60
5.4 小结 64
第6章 优化MapReduce任务 65
6.1 使用Combiner 65
6.2 使用压缩技术 68
6.3 使用正确Writable类型 72
6.4 明智地复用类型 74
6.5 优化mapper和reducer的代码 76
6.6 小结 78
第7章 最佳实践与建议 81
7.1 硬件调优与操作系统推荐 81
7.1.1 Hadoop集群检查表 81
7.1.2 Bios调优检查表 82
7.1.3 OS配置建议 82
7.2 Hadoop最佳实践与建议 83
7.2.1 部署Hadoop 83
7.2.2 Hadoop调优建议 84
7.2.3 使用MapReduce模板类代码 86
7.3 小结 90
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
《Hadoop MapReduce性能优化》这本书在讲解代码层面的优化技巧时，做得非常细致和实用。很多时候，我们认为性能问题都出在配置或者集群上，但实际上，糟糕的代码设计和不恰当的API使用，也可能成为性能的巨大阻碍。这本书在这方面提供了一些我之前从未考虑过的优化方向。 它不仅仅是教你如何写MapReduce程序，而是教你如何写“高性能”的MapReduce程序。比如，关于如何高效地序列化和反序列化数据，书中就详细讲解了各种序列化框架（如Avro、Protobuf）的优缺点，以及它们在MapReduce中的应用场景。它还深入分析了Hadoop内置的Writables的性能特点，以及如何通过自定义Writable来优化数据传输的效率。 我特别喜欢书中关于如何优化Mapper和Reducer逻辑的部分。比如，它讲解了如何通过`Context.write()`的批量提交来减少HDFS的写操作次数，如何利用`Counter`来统计关键信息，以及如何避免在Mapper或Reducer中进行昂贵的计算或者I/O操作。书中还提供了一些关于如何设计高效的Key和Value的建议，以及如何利用`Comparator`来实现自定义的排序和分组逻辑，这对于处理复杂的数据集和实现特定的业务需求至关重要。 此外，书中还触及了一些更高级的代码优化技巧，比如如何利用`MapWritable`和`SortedMapWritable`来优化Key-Value的存储，以及如何利用`OutputCollector`的`close()`方法来确保所有数据被正确写入。这些细节虽然看似微小，但在实际运行中却可能对作业的整体性能产生巨大的影响。通过学习这些代码层面的优化技巧，我能够写出更健壮、更高效的MapReduce程序，从而从根本上提升作业的性能。
评分《Hadoop MapReduce性能优化》这本书在讲解如何利用YARN（Yet Another Resource Negotiator）来提升MapReduce作业的性能时，给了我一个全新的视角。过去，我更多地关注MapReduce本身的配置，但对于YARN这个更上层的资源管理和作业调度系统，我并没有给予足够的重视。这本书则系统地阐述了YARN的架构，以及它在MapReduce作业执行过程中的关键作用。 我被书中关于YARN的 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster这些核心组件的讲解所吸引。作者通过生动的比喻和清晰的图解，让我理解了YARN是如何为MapReduce申请资源、分配资源，以及如何监控和管理MapReduce的各个任务。特别是它对YARN的调度器（如Capacity Scheduler和Fair Scheduler）的深入分析，让我明白了不同的调度策略如何影响作业的公平性、吞吐量以及响应时间。书中还详细介绍了如何通过配置YARN相关的参数，比如队列的内存和CPU配额，应用程序的优先级等，来优化MapReduce作业的资源使用效率，避免资源争抢，提高作业的整体吞吐量。 书中还提供了一些非常有价值的YARN性能诊断技巧。比如，如何通过ResourceManager的UI来监控应用程序的资源使用情况，如何查看NodeManager的日志来诊断节点上的任务执行问题，以及如何通过YARN的REST API来收集作业的性能指标。这些实用的技巧，让我能够更深入地了解MapReduce作业在YARN集群中的实际运行状况，及时发现并解决潜在的性能瓶颈。我还记得书中关于如何调整`yarn.scheduler.minimum-allocation-mb`和`yarn.scheduler.maximum-allocation-mb`等参数，以及如何配置队列来保证关键作业的资源供给，这些内容直接帮助我解决了团队中长期存在的资源分配不均和作业性能不稳定的问题。
评分《Hadoop MapReduce性能优化》这本书在讲述数据倾斜解决方案时，可以说触及了我当时项目中的核心痛点。我之前也尝试过一些通用的解决数据倾斜的方法，比如加盐、拆分key，但很多时候效果并不理想，甚至会导致更多的Map任务或者Reduce任务，整体上并没有带来显著的性能提升。这本书则从更深的层次剖析了数据倾斜的成因，并提供了更具针对性的解决方案。它详细介绍了如何在Mapper阶段就进行部分聚合，通过`Combiner`的使用来减少Shuffle阶段的数据量，并提供了如何设计`Combiner`的原则，以及在何种情况下`Combiner`能够生效。 让我印象深刻的是，书里讲解了如何通过“二次排序”或者“map端join”等高级技巧来解决某些特定的数据倾斜问题。例如，当我们需要将一个大表和一个小表进行join，而key的分布不均导致join操作成为瓶颈时，这本书提供了Map端join的思路，通过将小表广播到Mapper端，直接在Map阶段完成join，从而避免了Shuffle阶段大量数据的传输和排序，极大地提升了效率。它还详细讲解了Map端join的几种实现方式，以及在实际应用中需要注意的细节和限制。此外，书中关于如何利用`GroupingComparator`和`SortComparator`来控制Shuffle阶段的排序和分组，也为解决某些复杂的倾斜问题提供了强大的工具。这些内容是我在其他地方很少看到过的，或者即使看到也讲得不够深入。通过学习这些技巧，我能够更灵活地应对各种复杂的数据分布情况，找到最适合的调优策略。
评分这本书对于HDFS（Hadoop分布式文件系统）的深入剖析，给我带来的启发是巨大的。在很多MapReduce性能优化的讨论中，大家往往更关注Job本身的代码逻辑和参数设置，却容易忽视底层存储系统对作业性能的影响。这本书则非常巧妙地将HDFS的特性与MapReduce的性能优化紧密地联系起来，让我意识到，要想真正优化MapReduce，就必须理解HDFS是如何工作的，以及它的哪些特性会直接影响到MapReduce的读写效率。 我尤其喜欢它对HDFS的块大小、副本数量、数据本地性等概念的讲解。作者不仅仅是告诉我们这些概念是什么，而是深入分析了它们对MapReduce作业的实际影响。比如，为什么过小的块大小会导致NameNode的压力过大，从而影响到Map任务的启动速度；为什么过大的块大小会降低数据读取的并行度，影响到Map任务的整体吞吐量。它还详细讲解了HDFS的数据本地性策略，以及MapReduce是如何尝试将计算任务调度到数据所在的节点，以减少网络I/O。书中提供了如何通过分析HDFS的读写日志来诊断性能瓶颈的技巧，这对于理解MapReduce任务的I/O瓶颈非常有帮助。 更让我茅塞顿开的是，书中关于HDFS存储优化的部分，例如如何选择合适的块大小、如何进行文件合并来减少小文件数量，以及如何利用HDFS的缓存机制来加速频繁访问的数据的读取。这些内容直接影响到MapReduce任务读取输入数据和写入输出数据的速度，而I/O速度往往是MapReduce作业的性能瓶颈所在。通过学习这些关于HDFS存储优化的方法，我能够从更底层的角度去审视我的MapReduce作业，并结合HDFS的特点来调整我的作业设计和参数配置，从而取得更好的性能提升。
评分《Hadoop MapReduce性能优化》这本书，老实说，我是在一次深度学习Hadoop时偶然间遇到的。当时我正为一个线上项目的MapReduce任务效率低下而焦头烂额，各种常规的调优手段似乎都收效甚微，甚至有些时候越调越糟。就是在这种绝望的情绪下，我抱着“死马当活马医”的心态翻开了这本书。我并没有对它抱有多大的期望，毕竟市面上关于Hadoop调优的书籍已经不少，但很多都停留在理论层面，或者讲的都是一些基础的、大家都知道的方法，对于我这种急需解决实际问题的场景，实在有些力不从心。然而，这本书的出现，就像在漆黑的夜晚点亮了一盏明灯，让我看到了希望。 书的第一部分，它并没有直接切入那些高深的算法或者复杂的配置参数，而是从MapReduce作业执行流程的宏观层面入手，用非常清晰且直观的方式，拆解了Map、Shuffle、Reduce这三个核心阶段的每一个细节。我之前也了解过这个流程，但很多细节是模糊的，比如Shuffle阶段到底发生了什么，为什么它会成为性能瓶颈，数据又是如何被排序、分组，最终传输给Reducer的。这本书通过大量的图示和生动的比喻，让我对整个过程有了前所未有的深刻理解。特别是关于数据倾斜的讲解，它不仅仅是告诉我们“存在数据倾斜，要解决”，而是深入剖析了导致数据倾斜的各种原因，比如key的分布不均、某些key被频繁访问等等，并列举了非常多的实际案例，让我能立刻联想到自己项目中遇到的那些棘手问题。作者并没有回避那些“脏活累活”，而是手把手地教你如何去定位、诊断这些问题，并且提供了多种解决方案，从简单的加盐、拆分key，到更复杂的Map端聚合、Combiner的使用，讲解得细致入微，几乎是我一读就懂，一懂就能上手实践的程度。
评分读到这本书关于MapReduce作业参数调优的部分，我简直是如获至宝。之前我对Hadoop的配置参数一直有一种“摸不着头脑”的感觉，那么多参数，每个参数的作用是什么，对性能到底有什么影响，我总是很难把握。很多资料都只是罗列一堆参数，然后给个简短的描述，但真正理解它们之间的相互作用，以及如何根据实际情况进行调整，却是一件非常困难的事情。这本书在这方面做得非常出色。它没有一上来就堆砌参数，而是将这些参数按照它们所作用的MapReduce阶段进行分类，比如Mapper相关的参数，Reducer相关的参数，还有内存相关的参数等等。对于每一个重要的参数，它都详细解释了其作用、默认值，以及在不同场景下应该如何调整，并且还给出了具体的建议值或者调整的思路。 更令我惊喜的是，这本书并不是简单地告诉你“把这个值设成多少”，而是深入分析了参数调整背后的原理。比如，为什么增加`mapreduce.task.io.sort.mb`会影响Shuffle的效率，为什么调整`mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies`能够加速数据拉取，这些在书中都有清晰的解释。它会告诉你，当你调整某个参数时，它在JVM层面、操作系统层面或者Hadoop集群内部会发生什么样的变化，从而对作业性能产生影响。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我不再是对着一堆黑箱子操作，而是真正理解了调优的本质，能够根据自己作业的特点，更主动、更科学地进行参数配置。我还记得书里举的一个例子，关于如何通过调整`mapreduce.map.java.opts`和`mapreduce.reduce.java.opts`来优化JVM的垃圾回收策略，这对于那些长时间运行的MapReduce任务来说，简直是救命稻草，大大减少了GC停顿带来的性能损耗。
评分这本书在处理“小文件问题”时，提供的解决方案给我留下了深刻的印象。在处理海量小文件的场景下，HDFS的NameNode会承受巨大的压力，导致Job的启动变得非常缓慢，甚至难以完成。我之前也知道小文件是一个问题，但对于如何系统性地解决，一直没有一个清晰的思路。 《Hadoop MapReduce性能优化》这本书则提供了一种非常系统化的解决方案。它首先分析了HDFS小文件问题产生的根源，比如NameNode需要为每个文件维护元数据，导致内存占用过高，以及文件打开和关闭的开销等。然后，它详细介绍了几种行之有效的解决策略。 其中，我最感兴趣的是书中讲解的“文件合并”技术。它不仅介绍了如何通过MapReduce作业来合并小文件，还提供了关于如何设计合并策略的建议，比如根据文件大小、修改时间等来决定哪些文件需要合并。书中还详细讲解了如何利用Hadoop的`SequenceFile`或者`RCFile`等格式来存储合并后的数据，以及这些格式如何提高HDFS的读写效率。 此外，书中还提到了其他一些处理小文件的方法，比如利用`HAR`（Hadoop Archive）工具来将小文件打包成一个大的归档文件，从而减少HDFS中的文件数量。它还讲解了如何通过调整HDFS的块大小来适应不同的文件大小分布，以及如何利用HDFS的缓存机制来加速对小文件的访问。 这些关于处理小文件问题的技术和方法，让我能够更有效地应对数据存储中的挑战。通过学习这些内容，我能够设计出更优化的数据存储和处理方案，从而显著提升MapReduce作业在处理海量小文件场景下的性能。我记得书中分享的一个实际案例，通过将数百万个小的日志文件合并成几百个大的SequenceFile，MapReduce作业的启动时间从原来的数小时缩短到了几十分钟，效率提升非常惊人。
评分这本书在讲解MapReduce作业的监控和日志分析方面，真是给了我极大的帮助。在我刚开始接触MapReduce的时候，当作业出现问题或者性能不佳时，我往往是束手无策，只能凭借感觉去尝试一些调优方法。但很多时候，我连问题出在哪里都无法确定，更谈不上有效的调优了。这本书则像一位经验丰富的侦探，一步一步地教我如何从JobTracker（或ResourceManager UI）的界面、MapReduce的日志中提取有用的信息，从而诊断出性能瓶颈。 我印象最深刻的是，书中详细讲解了如何解读MapReduce的各种日志文件，包括Mapper的日志、Reducer的日志、Shuffle的日志，以及TaskAttempt的日志。它列举了许多常见的日志信息，比如GC停顿的时间、内存溢出、I/O错误、数据倾斜导致的长时间运行的任务等等，并给出了相应的分析方法和解决方案。通过学习这些内容，我不再害怕面对堆积如山的日志，而是能够从中快速定位到问题所在。 此外，书中还介绍了如何利用YARN的Web UI来监控作业的执行状态、资源使用情况、任务的进度等等。它详细讲解了UI中各个指标的含义，以及如何通过这些指标来判断作业是否正常运行，是否存在性能问题。书中还提到了如何利用一些第三方监控工具，比如Ganglia、Prometheus等，来对Hadoop集群和MapReduce作业进行更全面的性能监控。这些监控和日志分析的技能，让我能够更主动地去发现和解决问题，而不是被动地等待问题发生。我记得书中分享的一个案例，通过分析Mapper日志中频繁出现的GC告警，最终发现是因为Mapper任务处理的数据量过大，导致JVM内存不足，从而通过调整Mapper内存参数和开启JVM的GC日志详细分析，最终定位并解决了内存溢出问题。
评分《Hadoop MapReduce性能优化》这本书中关于处理大数据场景下的内存管理和垃圾回收的讲解，真的是让我醍醐灌顶。我之前总是觉得，只要配置足够的内存给Mapper和Reducer，性能自然就会提升，但这本书让我明白了，仅仅是“够用”是不够的，更重要的是如何“用好”这些内存。 书中详细分析了JVM的内存模型，包括堆内存、非堆内存、方法区等，并深入讲解了垃圾回收（GC）的各种算法，比如Serial GC、Parallel GC、CMS GC，以及G1 GC。它不仅介绍了这些GC算法的原理，还分析了它们在MapReduce作业运行过程中可能带来的性能影响。比如，为什么某些GC算法会导致长时间的STW（Stop-The-World）停顿，从而中断MapReduce任务的执行；为什么不恰当的GC配置会导致内存碎片化，降低内存利用率。 让我惊喜的是，这本书还提供了许多实用的内存优化技巧。比如，如何通过调整`mapreduce.map.java.opts`和`mapreduce.reduce.java.opts`参数来为Mapper和Reducer配置合适的JVM堆大小，如何通过`XX:+UseG1GC`等JVM参数来选择更适合MapReduce作业的GC算法，以及如何通过`-XX:+PrintGCDetails`和`-XX:+PrintGCTimeStamps`等参数来开启GC日志，从而对JVM的GC行为进行详细分析。书中还讲解了如何通过分析GC日志来诊断内存溢出、内存泄漏等问题，并提供了相应的解决方案。 我还记得书中关于如何优化数据序列化和反序列化的内存开销的讨论。它提到了使用更高效的序列化框架，以及如何通过压缩来减少内存占用。这些关于内存管理和GC优化的内容，让我能够更深入地理解JVM的运行机制，并能够更有针对性地对MapReduce作业进行内存相关的调优，从而显著提升作业的稳定性和性能。
评分这本书对于大数据生态系统中其他组件与MapReduce的集成和性能优化，给出了非常前瞻性的指导。在实际工作中，我们的MapReduce作业很少是孤立运行的，往往会与Hive、Spark、HBase等其他大数据组件进行数据交互。而这些交互的效率，也直接影响到MapReduce作业的整体性能。 让我印象深刻的是，书中详细讲解了MapReduce与Hive的集成优化。它分析了Hive在执行SQL查询时，是如何将HiveQL语句转换为MapReduce作业的，以及在转换过程中可能存在的性能瓶颈。书中提供了许多关于如何优化Hive的表结构、分区、存储格式（如Parquet、ORC）等方面的建议，以及如何在MapReduce作业中更高效地读取Hive表的数据。它还讲解了如何通过调整Hive的配置参数，比如`hive.exec.parallel`、`hive.exec.reducers.max`等，来优化Hive生成的MapReduce作业的性能。 此外，书中还触及了MapReduce与HBase的集成优化。它分析了HBase的读写原理，以及如何设计MapReduce作业来高效地读写HBase表。书中提供了一些关于如何利用HBase的Scan API、过滤器以及协处理器来优化MapReduce作业的I/O性能的建议。我还记得书中对于如何优化MapReduce作业与Spark的交互，比如如何通过DataFrame/Dataset来更高效地传递数据，以及如何利用Spark的RDD API来构建更优化的数据处理流程。这些关于与其他组件集成的优化方法，让我能够更全面地看待MapReduce的性能问题，并从中找到更有效的解决方案。
评分错误：P67第二行 应该是 Map output records P53 图5-3 percent拼错 P54 表5-1 tasktracker拼错 p62 表5-3 reducer数这列26.25≈26
评分错误：P67第二行 应该是 Map output records P53 图5-3 percent拼错 P54 表5-1 tasktracker拼错 p62 表5-3 reducer数这列26.25≈26
评分错误：P67第二行 应该是 Map output records P53 图5-3 percent拼错 P54 表5-1 tasktracker拼错 p62 表5-3 reducer数这列26.25≈26
评分一本只有90页小册子，能获得一些启发。
评分虽然是讲的Hadoop1，不过仍旧给我一些启发。从mapreduce的每个阶段去分析和优化是一个很好的方法
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