Hadoop基准测试

在企业中非常关心每天从Java后台拉取过来的数据，需要多久能上传到集群？消费者关心多久能从HDFS上拉取需要的数据？
为了搞清楚HDFS的读写性能，生产环境上非常需要对集群进行压测。
在这里插入图片描述

HDFS的读写性能主要受网络和磁盘影响比较大。为了方便测试，将hadoop102、hadoop103、hadoop104虚拟机网络都设置为100mbps。
100Mbps单位是bit；10M/s单位是byte ; 1byte=8bit，100Mbps/8=12.5M/s。

测试网速：
（1）来到hadoop102的/opt/module目录，创建一个

[atguigu@hadoop102 software]$ python -m SimpleHTTPServer

（2）在Web页面上访问
hadoop102:8000
1）测试HDFS写性能
（1）写测试底层原理
在这里插入图片描述

（2）测试内容：向HDFS集群写10个128M的文件

[atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles 10 -fileSize 128MB

2021-02-09 10:43:16,853 INFO fs.TestDFSIO: ----- TestDFSIO ----- : write
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO:             Date & time: Tue Feb 09 10:43:16 CST 2021
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO:         Number of files: 10
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO:  Total MBytes processed: 1280
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO:       Throughput mb/sec: 1.61
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO:  Average IO rate mb/sec: 1.9
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO:   IO rate std deviation: 0.76
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO:      Test exec time sec: 133.05
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO:

注意：nrFiles n为生成mapTask的数量，生产环境一般可通过hadoop103:8088查看CPU核数，设置为（CPU核数 - 1）
 Number of files：生成mapTask数量，一般是集群中（CPU核数 - 1），我们测试虚拟机就按照实际的物理内存-1分配即可。（目标，让每个节点都参与测试）
 Total MBytes processed：单个map处理的文件大小
 Throughput mb/sec:单个mapTak的吞吐量
计算方式：处理的总文件大小/每一个mapTask写数据的时间累加
集群整体吞吐量：生成mapTask数量*单个mapTak的吞吐量
 Average IO rate mb/sec::平均mapTak的吞吐量
计算方式：每个mapTask处理文件大小/每一个mapTask写数据的时间
全部相加除以task数量
 IO rate std deviation:方差、反映各个mapTask处理的差值，越小越均衡
注意：如果测试过程中，出现异常
①可以在yarn-site.xml中设置虚拟内存检测为false

<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true -->
<property>
     <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
     <value>false</value>
</property>

②分发配置并重启Yarn集群
（3）测试结果分析
①由于副本1就在本地，所以该副本不参与测试
在这里插入图片描述

一共参与测试的文件：10个文件 * 2个副本 = 20个
压测后的速度：1.61
实测速度：1.61M/s * 20个文件 ≈ 32M/s
三台服务器的带宽：12.5 + 12.5 + 12.5 ≈ 30m/s
所有网络资源都已经用满。
如果实测速度远远小于网络，并且实测速度不能满足工作需求，可以考虑采用固态硬盘或者增加磁盘个数。
②如果客户端不在集群节点，那就三个副本都参与计算
在这里插入图片描述

2）测试HDFS读性能
（1）测试内容：读取HDFS集群10个128M的文件

[atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -read -nrFiles 10 -fileSize 128MB

2021-02-09 11:34:15,847 INFO fs.TestDFSIO: ----- TestDFSIO ----- : read
2021-02-09 11:34:15,847 INFO fs.TestDFSIO:             Date & time: Tue Feb 09 11:34:15 CST 2021
2021-02-09 11:34:15,847 INFO fs.TestDFSIO:         Number of files: 10
2021-02-09 11:34:15,847 INFO fs.TestDFSIO:  Total MBytes processed: 1280
2021-02-09 11:34:15,848 INFO fs.TestDFSIO:       Throughput mb/sec: 200.28
2021-02-09 11:34:15,848 INFO fs.TestDFSIO:  Average IO rate mb/sec: 266.74
2021-02-09 11:34:15,848 INFO fs.TestDFSIO:   IO rate std deviation: 143.12
2021-02-09 11:34:15,848 INFO fs.TestDFSIO:      Test exec time sec: 20.83

（2）删除测试生成数据

[atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -clean

（3）测试结果分析：为什么读取文件速度大于网络带宽？由于目前只有三台服务器，且有三个副本，数据读取就近原则，相当于都是读取的本地磁盘数据，没有走网络。
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3）使用Sort程序评测MapReduce
（1）使用RandomWriter来产生随机数，每个节点运行10个Map任务，每个Map产生大约1G大小的二进制随机数

[atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar randomwriter random-data

（2）执行Sort程序

[atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar sort random-data sorted-data

（3）验证数据是否真正排好序了

[atguigu@hadoop102 mapreduce]$ 
hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar testmapredsort -sortInput random-data -sortOutput sorted-data