memory - Hadoop 名称节点内存使用情况

Question

我对 hadoop namenode 内存问题感到困惑。

当namenode内存使用率高于一定百分比（比如75%）时，通过hadoop api读写hdfs文件会失败（比如调用一些open()会抛出异常），是什么原因？有没有人有同样的事情？PS.这次namenode磁盘io不高，CPU比较空闲。
什么决定了namenode'QPS（每秒查询）？

非常感谢！

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由于 namenode 基本上只是一个管理HashMap块的 RPC 服务器，因此您有两个主要的内存问题：

JavaHashMap非常昂贵，它的冲突解决（单独的链接算法）也很昂贵，因为它将冲突的元素存储在链表中。
RPC 服务器需要线程来处理请求 - Hadoop 带有他自己的 RPC 框架，您可以使用默认设置为 10 的数据节点来配置它。或者您可以dfs.namenode.service.handler.count 为dfs.namenode.handler.count 其他JobClients想要运行的客户端（例如 MapReduce 作业）配置它一份工作。当一个请求进来并且它想要创建一个新的处理程序时，它可能会耗尽内存（新线程也分配了大量的堆栈空间，也许你需要增加这个）。

所以这些就是你的namenode需要这么多内存的原因。

What determines namenode'QPS (Query Per Second) ?

我还没有对它进行基准测试，所以我不能给你很好的建议。当然，微调处理程序计数高于可以并行运行的任务数+推测执行。根据您提交工作的方式，您还必须微调其他属性。

当然，您应该始终为 namenode 提供足够的内存，这样它就有足够的空间来不陷入完整的垃圾回收周期。

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