一、HDFS 参数调优 hdfs-site.xml
NameNode 有一个工作线程池，用来处理不同 DataNode 的并发心跳以及客户端并发的元数据操作。对于大集群或者有大量客户端的集群来说，通常需要增大参数 dfs.namenode.handler.count 的默认值10。设置该值的一般原则是将其设置为集群大小的自然对数乘以20，即20logN，N为集群大小。
dfs.namenode.handler.count=20 * log2(Cluster Size)，比如集群规模为8台时，此参数设置为60
二、YARN 参数调优 yarn-site.xml
面试题 1：
情景描述：总共 20 台机器，每天几亿条数据，数据流向：数据源 —> Flume —> Kafka —> HDFS —> Hive
面临问题：数据统计主要用 HQL ，没有数据倾斜，小文件已经做了合并处理，开启的 JVM 重用，而且 IO 没有阻塞，内存用了不到50%。但是还是跑的非常慢，而且数据量洪峰过来时，整个集群都会宕掉，基于这种情况有没有优化方案。
解决办法：内存利用率不够。这个一般是Yarn的2个配置造成的，单个任务可以申请的最大内存大小，和Hadoop单个节点可用内存大小。调节这两个参数能提高系统内存的利用率。
- yarn.nodemanager.resource.memory-mb：表示该节点上YARN可使用的物理内存总量，默认是 8192（MB），注意，如果你的节点内存资源不够 8GB，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理内存总量。
- yarn.scheduler.maximum-allocation-mb：单个任务可申请的最多物理内存量，默认是8192（MB）。
面试题 2：
Hadoop宕机
- MR 造成系统宕机：此时要控制Yarn同时运行的任务数，和每个任务申请的最大内存。调整参数：yarn.scheduler.maximum-allocation-mb（单个任务可申请的最多物理内存量，默认是 8192MB）
- 写入文件过量造成 NameNode 宕机：那么调高 Kafka 的存储大小，控制从 Kafka 到 HDFS 的写入速度。高峰期的时候用 Kafka进行缓存，高峰期过去数据同步会自动跟上。