Hadoop 性能优化高频面试题及答案

- - 高频面试题及答案
  - - 1. 如何通过调整 MapReduce 任务的并行度优化性能？
    - 2. 如何通过数据压缩优化 MapReduce 性能？
    - 3. 如何通过调整 IO 相关参数提升 Hadoop 性能？
    - 4. 如何优化 NameNode 和 DataNode 的性能？
    - 5. 如何通过优化 Shuffle 阶段提高 Hadoop 性能？
    - 6. 如何通过合理的数据分区优化性能？
    - 7. 如何通过 JVM 重用机制优化性能？
    - 8. 如何通过调度器优化 Hadoop 的资源利用率？
    - 9. 如何通过减少小文件优化 HDFS 性能？
    - 10. 如何通过 YARN 配置优化性能？
    - 11. 如何选择合适的块大小以优化 Hadoop 性能？
    - 12. 如何合理配置 MapReduce 的并行度？
    - 13. 如何优化 Hadoop 的数据本地性？
    - 14. 如何使用压缩来优化 Hadoop 性能？
    - 15. 如何通过合理设计输入格式提高性能？
    - 16. 如何设置合适的内存配置以优化 MapReduce 作业？
    - 17. 如何通过合理设计输出格式优化性能？
    - 18. 如何使用 Hadoop 的调度器优化资源利用率？
    - 19. 如何通过数据分区优化 Hive 查询性能？
    - 20. 如何使用合适的合并策略提升性能？
    - 21. 如何通过使用合适的文件格式提升性能？
    - 22. 如何监控 Hadoop 性能并进行调优？
    - 23. 如何通过使用缓存提升性能？
    - 24. 如何通过适当的输入切片优化作业性能？
    - 25. 如何优化 Hadoop 的故障恢复机制？

以下是关于 Hadoop 性能优化 的高频面试题及答案，涵盖了内存管理、数据分区、调度器优化、IO 操作等多个方面。

高频面试题及答案

1. 如何通过调整 MapReduce 任务的并行度优化性能？

回答：
合理设置 Map 和 Reduce 任务的并行度可以提升 Hadoop 集群的利用率和作业的执行效率。

Map 任务并行度： 通过调整每个任务的输入数据块大小（Block Size）来控制 Map 任务的并行度，默认的块大小为 128MB。增大块大小可以减少 Map 任务的数量，但可能降低并行度。
- 配置参数：dfs.blocksize
Reduce 任务并行度： 可以通过设置 mapreduce.job.reduces 参数来控制 Reduce 任务的并行度，理想情况下应与集群中的可用 Reduce slot 数量匹配。