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- 맵리듀스 튜닝

• 맵 측면에서 튜닝 속성
• 다수의 디스크 스필을 피하는 것(하나가 최선)이 최고의 성능을 내는 방법임
• Map 출력 크기를 측정할 수 있다면 mapreduce.task.io.sort.* 속성을 적절히 설정하여 스필 횟수의 최소화 가능
• 리듀스 측면에서 튜닝 속성
• 중간 데이터 전체가 메모리에 존재할 때 최고의 성능을 얻을 수 있음
• 기본적으로 Reduce 함수에 모든 메모리를 예약함

- 카운터

• Job에 대한 통계 정보를 수집하는 유용한 채널

• 태스크 카운터
• 각 Task가 실행될 때 해당 Task에 대한 정보를 수집한 후 Job의 모든 Task에 대한 값을 취합하여 최종 결과를 알려줌
• 사용자 정의 카운터
• 그룹과 카운터 이름으로 increment()를 수행하여 조건에 대한 카운트 수행
• ex) reporter.icreCounter(“com.philippeadjiman.~~~”, “ALL”, 1);

- 정렬

• 부분 정렬
• 기본적인 예는 IntWritable 키로 시퀀스 파일을 정렬하는 방법으로 Reducer의 수에 따라 Comparator로 정렬된 출력 파일을 생성하며, 각 파일에서 정렬됨
• 전체 정렬
• 전체 순서를 고려한 균등 분포의 크기를 가지는 파티셔너를 이용
• 균등한 분포를 구하기 위해 샘플링을 수행하고 파티셔너의 각 범위를 설정
• SplitSampler: 스플릿 전체에서 처음 n개의 레코드만 추출함
• IntervalSampler: 스플릿에서 일정한 간격으로 키를 추출함
• RandomSampler: 가장 범용적인 샘플러

- Lazy Persist policy

• HDFS에 데이터를 저장할 때, Disk I/O와 Checksum 검증과 같이 자원을 소모하는 처리를 비동기로 처리하기 위해 RamFS을 이용함
• Datanode 설정 시 다음과 같은 [RAM_DISK] 태그를 추가함

- QJM (Quorum Journal Manager)

• Zookeeper를 중심으로 Namenode를 Active/Standby로 구성함에 따라 HA를 제공할 수 있는 방법

• Zookeeper는 Namenode의 상태 모니터링으로 장애 시 Standby Namenode가 Active로 작동할 수 있도록 함
• Journal Node는 Fail Over에 대비하여 Namenode의 Edit 로그를 공유하고 동기화함

참조: Hadoop: The Definitive Guide