hdfs作為大資料底層的分散式檔案系統，在大資料生態圈中起著很重要的作用，hdfs檔案系統的效能直接影響著大資料平臺效能。故對hdfs做有效的優化顯得尤其重要。現對hdfs優化總結如下：

core-default.xml

• hadoop.common.configuration.version

  配置檔案的版本。

• hadoop.tmp.dir=/tmp/hadoop-${user.name}

  Hadoop的臨時目錄，其它目錄會基於此路徑。本地目錄。

  只可以設定一個值；建議設定到一個足夠空間的地方，而不是預設的/tmp下
  服務端引數，修改需重啟

• hadoop.security.authorization=false

  是否開啟安全服務驗證。

  建議不開啟。認證操作比較複雜，在公司內部網路下，重要性沒那麼高

• io.file.buffer.size=4096

  在讀寫檔案時使用的快取大小。這個大小應該是記憶體Page的倍數。

  建議1M

• io.compression.codecs=null

  壓縮和解壓縮編碼類列表，用逗號分隔。這些類是使用Java ServiceLoader載入。

• fs.defaultFS=file:///

  預設檔案系統的名稱。URI形式。uri's的scheme需要由(fs.SCHEME.impl)指定檔案系統實現類。 uri's的authority部分用來指定host, port等。預設是本地檔案系統。

  HA方式，這裡設定服務名，例如：hdfs://mycluster1
  HDFS的客戶端訪問HDFS需要此引數。

• fs.trash.interval=0

  以分鐘為單位的垃圾回收時間，垃圾站中資料超過此時間，會被刪除。如果是0，垃圾回收機制關閉。可以配置在伺服器端和客戶端。如果在伺服器端配置trash無效，會檢查客戶端配置。如果伺服器端配置有效，客戶端配置會忽略。

  建議開啟，建議4320（3天）
  垃圾回收站，如有同名檔案被刪除，會給檔案順序編號，例如：a.txt,a.txt(1)

• fs.trash.checkpoint.interval=0

  以分鐘為單位的垃圾回收檢查間隔。應該小於或等於fs.trash.interval。如果是0，值等同於fs.trash.interval。每次檢查器執行，會建立新的檢查點。

  建議設定為60（1小時）

• dfs.ha.fencing.methods=null

  HDFS的HA功能的防腦裂方法。可以是內建的方法(例如shell和sshfence)或者使用者定義的方法。建議使用sshfence(hadoop:9922)，括號內的是使用者名稱和埠，注意，這需要NN的2臺機器之間能夠免密碼登陸

  fences是防止腦裂的方法，保證NN中僅一個是Active的，如果2者都是Active的，新的會把舊的強制Kill。

• dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files=null

  使用sshfence時，SSH的私鑰檔案。 使用了sshfence，這個必須指定

• ha.zookeeper.quorum=null

  Ha功能，需要一組zk地址，用逗號分隔。被ZKFailoverController使用於自動失效備援failover。

• ha.zookeeper.session-timeout.ms=5000

  ZK連線超時。ZKFC連線ZK時用。設定一個小值可以更快的探測到伺服器崩潰（crash),但也會更頻繁的觸發失效備援，在傳輸錯誤或者網路不暢時。建議10s-30s

• hadoop.http.staticuser.user=dr.who

  在網頁介面訪問資料使用的使用者名稱。預設值是一個不真實存在的使用者，此使用者許可權很小，不能訪問不同使用者的資料。這保證了資料安全。也可以設定為hdfs和hadoop等具有較高許可權的使用者，但會導致能夠登陸網頁介面的人能看到其它使用者資料。實際設定請綜合考慮。如無特殊需求。使用預設值就好

• fs.permissions.umask-mode=22

  在建立檔案和目錄時使用此umask值（使用者掩碼）。類linux上的檔案許可權掩碼。可以使用8進位制數字也可以使用符號，例如："022" (8進位制，等同於以符號表示的u=rwx,g=r-x,o=r-x)，或者"u=rwx,g=rwx,o="(符號法，等同於8進位制的007)。注意，8進位制的掩碼，和實際許可權設定值正好相反，建議使用符號表示法，描述更清晰

• io.native.lib.available=true

  是否啟動Hadoop的本地庫，預設啟用。本地庫可以加快基本操作，例如IO，壓縮等。

• hadoop.http.filter.initializers=org.apache.hadoop.http.lib.StaticUserWebFilter

  Hadoop的Http服務中，用逗號分隔的一組過濾器類名，每個類必須擴充套件自org.apache.hadoop.http.FilterInitializer。 這些元件被初始化，應用於全部使用者的JSP和Servlet頁面。 列表中定義的順序就是過濾器被呼叫的順序。

• hadoop.security.authentication

  安全驗證規則，可以是simple和kerberos。simple意味著不驗證。

• hadoop.security.group.mapping=org.apache.hadoop.security.JniBasedUnixGroupsMappingWithFallback

  user到group的對映類。ACL用它以給定user獲取group。預設實現是 org.apache.hadoop.security.JniBasedUnixGroupsMappingWithFallback, 如果JNI有效，它將發揮作用，使用Hadoop的API去獲取user的groups列表。如果JNI無效，會使用另一個基於shell的實現, ShellBasedUnixGroupsMapping。這個實現是基於Linux、Unix的shell的環境。

• hadoop.security.groups.cache.secs=300

  user到gourp對映快取的有效時間。如果超時，會再次呼叫去獲取新的對映關係然後快取起來。

• hadoop.security.service.user.name.key=null

  如果相同的RPC協議被多個Server實現，這個配置是用來指定在客戶端進行RPC呼叫時，使用哪個principal name去聯絡伺服器。不建議使用

• hadoop.security.uid.cache.secs=14400

  安全選項。不建議使用

• hadoop.rpc.protection=authentication

  rpc連線保護。可取的值有authentication（認證）, integrity（完整） and privacy（隱私）。不建議使用

• hadoop.work.around.non.threadsafe.getpwuid=false

  一些系統已知在呼叫getpwuid_r和getpwgid_r有問題，這些呼叫是非執行緒安全的。這個問題的主要表現特徵是JVM崩潰。如果你的系統有這些問題，開啟這個選項。預設是關閉的。

• hadoop.kerberos.kinit.command=kinit

  用來定期的向Hadoop提供新的Kerberos證書。所提供命令需要能夠在執行Hadoop客戶端的使用者路徑中查詢到，否則，請指定絕對路徑。不建議使用

• hadoop.security.auth_to_local=null

  對映kerberos principals（代理人）到本地使用者名稱

• io.bytes.per.checksum=512

  每次進行校驗和檢查的位元組數。一定不能大於io.file.buffer.size.

• io.skip.checksum.errors=FALSE

  是否跳過校驗和錯誤，預設是否，校驗和異常時會丟擲錯誤。

• io.serializations=org.apache.hadoop.io.serializer.WritableSerialization,org.apache.hadoop.io.serializer.avro.AvroSpecificSerialization,org.apache.hadoop.io.serializer.avro.AvroReflectSerialization

  序列化類列表，可以被用來獲取序列化器和反序列化器（serializers and deserializers）。

• io.seqfile.local.dir=${hadoop.tmp.dir}/io/local

  本地檔案目錄。sequence file在merge過程中儲存內部資料的地方。可以是逗號分隔的一組目錄。最好在不同磁碟以分散IO。實際不存在的目錄會被忽略。

• io.map.index.skip=0

  跳過的索引實體數量在entry之間。預設是0。設定大於0的值可以用更少的記憶體開啟大MapFiles。注意：MpaFile是一組Sequence檔案，是排序後的，帶內部索引的檔案

• io.map.index.interval=128

  MapFile包含兩個檔案，資料檔案和索引檔案。每io.map.index.interval個記錄寫入資料檔案，一條記錄(行key，資料檔案位置)寫入索引檔案。

• fs.default.name=file:///

  過時。使用(fs.defaultFS)代替

• fs.AbstractFileSystem.file.impl=org.apache.hadoop.fs.local.LocalFs

  檔案系統實現類：file

• fs.AbstractFileSystem.hdfs.impl=org.apache.hadoop.fs.Hdfs

  檔案系統實現類：hdfs

• fs.AbstractFileSystem.viewfs.impl=org.apache.hadoop.fs.viewfs.ViewFs

  檔案系統實現類：viewfs (例如客戶端掛載表)。

  在實現federation特性時，客戶端可以部署此係統，方便同時訪問多個nameservice

• fs.ftp.host=0.0.0.0

  非Hdfs檔案系統設定。暫不關注

• fs.ftp.host.port=21

  非Hdfs檔案系統設定。暫不關注

• fs.df.interval=60000

  磁碟使用統計重新整理間隔，以毫秒為單位

• fs.s3.block.size=67108864

  非Hdfs檔案系統設定。暫不關注

• fs.s3.buffer.dir=${hadoop.tmp.dir}/s3

  非Hdfs檔案系統設定。暫不關注

• fs.s3.maxRetries=4

  非Hdfs檔案系統設定。暫不關注

• fs.s3.sleepTimeSeconds=10

  非Hdfs檔案系統設定。暫不關注

• fs.automatic.close=true

  預設的，檔案系統例項在程式退出時自動關閉，通過JVM shutdown hook方式。可以把此屬性設定為false取消這種操作。這是一個高階選項，需要使用者特別關注關閉順序。不要關閉

• fs.s3n.block.size=67108864

  非Hdfs檔案系統設定。暫不關注

• io.seqfile.compress.blocksize=1000000

  SequenceFiles以塊壓縮方式壓縮時，塊大小大於此值時才啟動壓縮。

• io.seqfile.lazydecompress=TRUE

  懶惰解壓，僅在必要時解壓，僅對塊壓縮的SequenceFiles有效。

• io.seqfile.sorter.recordlimit=1000000

  在SequenceFiles.Sorter spill過程中，儲存在記憶體中的記錄數

• io.mapfile.bloom.size=1048576

  在BloomMapFile使用的布隆過濾器記憶體大小。

• io.mapfile.bloom.error.rate=0.005

  BloomMapFile中使用布隆過濾器失敗比率. 如果減少這個值，使用的記憶體會成指數增長。

• hadoop.util.hash.type=murmur

  預設Hash演算法實現. 'murmur':MurmurHash, 'jenkins':JenkinsHash.

• ipc.client.idlethreshold=4000

  連線數閥值，超過此值，需要進行空閒連線檢查

• ipc.client.kill.max=10

  定義客戶端最大數量，超過會被斷開連線

• ipc.client.connection.maxidletime=10000

  毫秒，最大時間，超過後客戶端會斷開和伺服器的連線。

• ipc.client.connect.max.retries=10

  客戶端連線重試次數。

• ipc.client.connect.max.retries.on.timeouts=45

  在連線超時後，客戶端連線重試次數

• ipc.server.listen.queue.size=128

  定義伺服器端接收客戶端連線的監聽佇列長度

• ipc.server.tcpnodelay=false

  在伺服器端開啟/關閉Nagle's演算法，此演算法可以延遲小資料包傳送，從而達到網路流量更有效利用。但是這對小資料包是不利的。預設關閉。建議false，即開啟Nagle演算法

• ipc.client.tcpnodelay=false

  參考ipc.server.tcpnodelay，客戶端引數。或許可以考慮關閉Nagle演算法，增加客戶端響應速度

• hadoop.rpc.socket.factory.class.default=org.apache.hadoop.net.StandardSocketFactory

  高階選項，暫不考慮

• hadoop.rpc.socket.factory.class.ClientProtocol=null

  高階選項，暫不考慮

• hadoop.socks.server=null

  高階選項，暫不考慮

• net.topology.node.switch.mapping.impl=org.apache.hadoop.net.ScriptBasedMapping

  機架感知實現類。

• net.topology.script.file.name=null

  配合ScriptBasedMapping使用。指令碼檔案。此指令碼檔案，輸入是ip地址，輸出是機架路徑。

• net.topology.script.number.args=100

  機架感知指令碼檔案的引數最大數量。指令碼每次執行被傳遞的引數，每個引數是一個ip地址

• net.topology.table.file.name=null

  在net.topology.script.file.name被設定為 org.apache.hadoop.net.TableMapping時，可以使用此配置。檔案格式是一個有兩個列的文字檔案，使用空白字元分隔。第一列是DNS或IP地址，第二列是機架路徑。如無指定，使用預設機架（/default-rack）

• file.stream-buffer-size=4096

  非hdfs檔案系統，暫不關注

• s3.stream-buffer-size=4096

  非hdfs檔案系統，暫不關注

• kfs.stream-buffer-size=4096

  非hdfs檔案系統，暫不關注

• ftp.stream-buffer-size=4096

  非hdfs檔案系統，暫不關注

• tfile.io.chunk.size=1048576

  非hdfs檔案系統，暫不關注

• hadoop.http.authentication.type=simple

  Oozie Http終端安全驗證。可選值：simple | kerberos |#AUTHENTICATION_HANDLER_CLASSNAME#

  建議simple，關閉驗證

• hadoop.http.authentication.token.validity=36000

  安全選項。暫不關注

• hadoop.http.authentication.signature.secret.file=${user.home}/hadoop-http-auth-signature-secret

  安全選項。暫不關注

• hadoop.http.authentication.cookie.domain=null

  安全選項。暫不關注

• hadoop.http.authentication.simple.anonymous.allowed=TRUE

  安全選項。暫不關注

• hadoop.http.authentication.kerberos.principal=HTTP/[email protected]

  安全選項。暫不關注

• hadoop.http.authentication.kerberos.keytab=${user.home}/hadoop.keytab

  安全選項。暫不關注

• dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout=30000

  SSH連線超時，毫秒，僅適用於內建的sshfence fencer。

• ha.zookeeper.parent-znode=/hadoop-ha

  ZK失效備援功能，需要在ZK上建立節點，這裡是根節點的名稱。ZKFC會在這下面工作。注意，NameService ID會 被寫到此節點下，所以即便是開啟federation功能，也僅需要指定一個值。

• ha.zookeeper.acl=world:anyone:rwcda

  ZKFC建立的ZK節點的訪問控制權限設定。可以多個，逗號分隔。此設定和ZK的CLI使用相同的格式。

• ha.zookeeper.auth=null

  ZK操作時的許可權驗證。

• hadoop.ssl.keystores.factory.class=org.apache.hadoop.security.ssl.FileBasedKeyStoresFactory

  安全選項。暫不關注

• hadoop.ssl.require.client.cert=FALSE

  安全選項。暫不關注

• hadoop.ssl.hostname.verifier=DEFAULT

  安全選項。暫不關注

• hadoop.ssl.server.conf=ssl-server.xml

  安全選項。暫不關注

• hadoop.ssl.client.conf=ssl-client.xml

  安全選項。暫不關注

• hadoop.ssl.enabled=FALSE

  安全選項。暫不關注

• hadoop.jetty.logs.serve.aliases=TRUE

  是否允許在Jetty中使用別名服務。

• ha.health-monitor.connect-retry-interval.ms=1000

  HA功能的健康監控連線重試間隔

• ha.health-monitor.check-interval.ms=1000

  HA功能的健康監控連線間隔

• ha.health-monitor.sleep-after-disconnect.ms=1000

  HA功能的健康監控，在因網路問題失去連線後休眠多久。用於避免立即重試，此時網路問題仍在，沒有意義

• ha.health-monitor.rpc-timeout.ms=45000

  HA功能健康監控的超時時間，毫秒

• ha.failover-controller.new-active.rpc-timeout.ms=60000

  FC等待新的NN變成active狀態的超時時間。

• ha.failover-controller.graceful-fence.rpc-timeout.ms=5000

  FC等待舊的active變成standby的超時時間。

• ha.failover-controller.graceful-fence.connection.retries=1

  FC在做完美隔離是的連線重試次數（graceful fencing）

• ha.failover-controller.cli-check.rpc-timeout.ms=20000

  手動執行的FC功能（從CLI）等待健康檢查、服務狀態的超時時間。

hdfs-default.xml

• hadoop.hdfs.configuration.version=1

  配置檔案的版本

• dfs.datanode.address=0.0.0.0:50010

  DN服務地址和埠，用於資料傳輸。0表示任意空閒埠。

  xferPort    dfs.datanode.address        50010   資料流地址   資料傳輸
  infoPort    dfs.datanode.http.address   50075
  ipcPort     dfs.datanode.ipc.address    50020   命令
  

• dfs.datanode.http.address=0.0.0.0:50075

  DN的HTTP服務地址和埠。0表示任意空閒埠。

• dfs.datanode.ipc.address=0.0.0.0:50020

  DN的IPC地址和埠。0表示任意空閒埠。

• dfs.namenode.rpc-address=0.0.0.0:50090

  NN的RPC地址和埠

• dfs.namenode.http-address=0.0.0.0:50070

  NN的HTTP地址和埠。0表示任意空閒埠。

• dfs.datanode.du.reserved=0

  每個磁碟（volume）的保留空間，位元組。要注意留足夠的空間給非HDFS檔案使用。建議保留磁碟容量的5%或者50G以上

• dfs.namenode.name.dir.restore=FALSE

  設定為true，允許NN嘗試恢復之前失敗的dfs.namenode.name.dir目錄。在建立checkpoint是做此嘗試。如果設定多個磁碟，建議允許

• dfs.namenode.edits.dir=${dfs.namenode.name.dir}

  本地檔案，NN存放edits檔案的目錄。可以是逗號分隔的目錄列表。edits檔案會儲存在每個目錄，冗餘安全。

• dfs.namenode.shared.edits.dir=null

  在多個NN中共享儲存目錄，用於存放edits檔案。這個目錄，由active寫，由standby讀，以保持名稱空間資料一致。此目錄不需要是dfs.namenode.edits.dir中列出的。在非HA叢集中，它不會使用。建議使用qj方式，可以不關注這個選項

• dfs.namenode.edits.journal-plugin.qjournal=org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.client.QuorumJournalManager

  qj方式共享edits。建議使用此方式

• dfs.permissions.enabled=true

  是否在HDFS中開啟許可權檢查。

• dfs.permissions.superusergroup=supergroup

  超級使用者組。僅能設定一個。

• dfs.datanode.data.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data

  本地磁碟目錄，HDFS資料應該儲存Block的地方。可以是逗號分隔的目錄列表（典型的，每個目錄在不同的磁碟）。這些目錄被輪流使用，一個塊儲存在這個目錄，下一個塊儲存在下一個目錄，依次迴圈。每個塊在同一個機器上僅儲存一份。不存在的目錄被忽略。必須建立資料夾，否則被視為不存在。

• dfs.replication=3

  資料塊副本數。此值可以在建立檔案是設定，客戶端可以只有設定，也可以在命令列修改。不同檔案可以有不同的副本數。預設值用於未指定時。

• dfs.replication.max=512

  最大塊副本數，不要大於節點總數。

• dfs.namenode.replication.min=1

  最小塊副本數。在上傳檔案時，達到最小副本數，就認為上傳是成功的

• dfs.blocksize=67108864

  塊大小，位元組。可以使用字尾: k(kilo), m(mega), g(giga), t(tera), p(peta), e(exa)指定大小 (就像128k, 512m, 1g, 等待)。

• dfs.client.block.write.retries=3

  客戶端寫資料到DN時，最大重試次數。超過重試次數就會報出錯誤。

• dfs.client.block.write.replace-datanode-on-failure.enable=true

  在進行pipeline寫資料（上傳資料的方式）時，如果DN或者磁碟故障，客戶端將嘗試移除失敗的DN，然後寫到剩下的磁碟。一個結果是，pipeline中的DN減少了。這個特性是新增新的DN到pipeline。這是一個站點範圍的選項。當叢集規模非常小時，例如3個或者更小，叢集管理者可能想要禁止掉此特性。

• dfs.client.block.write.replace-datanode-on-failure.policy=DEFAULT

  此屬性僅在dfs.client.block.write.replace-datanode-on-failure.enable設定為true時有效。

  • ALWAYS: 總是新增新的DN
     
    • NEVER: 從不新增新的DN
    • DEFAULT: 設r是副本數，n是要寫的DN數。在r>=3並且floor(r/2)>=n或者r>n(前提是檔案是hflushed/appended)時新增新的DN。

• dfs.heartbeat.interval=3

  DN的心跳間隔，秒

• dfs.namenode.handler.count=10

  NN的服務執行緒數。用於處理RPC請求。

• dfs.namenode.safemode.threshold-pct=0.999f

  資料進入安全模式閥值，百分比，float形式，資料塊達到最小副本數（dfs.namenode.replication.min）的百分比。值小於等於0意味著在退出安全模式前不等待資料修復。大於1的值將導致無法離開安全模式。

• dfs.namenode.safemode.extension=30000

  安全模式擴充套件存在時間，在需要的閥值達到後，毫秒。可以設定為0，或者比較短的一個時間，例如3秒

• dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec=1048576

  在做資料平衡時，每個DN最大頻寬佔用，每秒位元組。預設值是1M。建議可以到10M

• dfs.hosts=null

  檔名，包含了一個host列表，允許列表內機器連到NN。必須指定完整路徑。如果值為空，全部hosts都允許連入。

• dfs.hosts.exclude=null

  檔名，包含了一個hosts列表，不允許列表內機器連到NN。必須指定完整路徑。如果值為空。沒有host被禁止。如果上述2個都設定並且有重合，dfs.hosts中優先順序高。

• dfs.stream-buffer-size=4096

  檔案流快取大小。需要是硬體page大小的整數倍。在讀寫操作時，資料快取大小。注意和core-default.xml中指定檔案型別的快取是不同的，這個是dfs共用的

• dfs.namenode.num.extra.edits.retained=1000000

  除最小的必須的editlog之外，額外保留的editlog檔案數量。這是有用的，可以用於稽核目的，或者HA設定一個遠端Standby節點並且有時可能離線時，都需要保留一個較長的backlog。

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  典型的，每個edit大約幾百位元組，預設的1百萬editlog大約有百兆到1G。注意：早先的extra edits檔案可能操作這裡設定的值，因為還有其它選項，例如dfs.namenode.max.extra.edits.segments.retained

  建議值：2200，約3天的

• dfs.datanode.handler.count=10

  DN的服務執行緒數。這些執行緒僅用於接收請求，處理業務命令

• dfs.datanode.failed.volumes.tolerated=0

  可以接受的卷的失敗數量。預設值0表示，任一個卷失敗都會導致DN關閉。

  建議設定此值，避免個別磁碟問題。如果此值超過真實磁碟數，將會報錯，啟動失敗

• dfs.namenode.support.allow.format=true

  NN是否允許被格式化？在生產系統，把它設定為false，阻止任何格式化操作在一個執行的DFS上。

  建議初次格式化後，修改配置禁止

• dfs.client.failover.max.attempts=15

  專家設定。客戶端失敗重試次數。

• dfs.client.failover.connection.retries=0

  專家設定。IPC客戶端失敗重試次數。在網路不穩定時建議加大此值

• dfs.client.failover.connection.retries.on.timeouts=0

  專家設定。IPC客戶端失敗重試次數，此失敗僅指超時失敗。在網路不穩定時建議加大此值

• dfs.nameservices=null

  nameservices列表。逗號分隔。

  我們常用的僅配置一個，啟動federation功能需要配置多個

• dfs.nameservice.id=null

  nameservice id，如果沒有配置或者配置多個，由匹配到的本地節點地址配置的IP地址決定。我們進配置一個NS的情況下，建議這裡不配置

• dfs.ha.namenodes.EXAMPLENAMESERVICE=null

  包含一個NN列表。EXAMPLENAMESERVICE是指具體的nameservice名稱，通常就是dfs.nameservices中配置的。值是預備配置的NN的ID。

  ID是自己取的，不重複就可以，例如nn1,nn2

• dfs.ha.namenode.id=null

  NN的ID，如果沒有配置，由系統決定。通過匹配本地節點地址和配置的地址。

  這裡設定的是本機的NN的ID（此配置僅對NN生效），由於要配置2個NN，建議沒有特殊需要，這裡不進行配置

• dfs.ha.automatic-failover.enabled=FALSE

  是否開啟自動故障轉移。建議開啟，true

• dfs.namenode.avoid.write.stale.datanode=FALSE

  決定是否避開在髒DN上寫資料。寫操作將會避開髒DN，除非超過一個配置的比率 (dfs.namenode.write.stale.datanode.ratio)。

  嘗試開啟

• dfs.journalnode.rpc-address=0.0.0.0:8485

  JournalNode RPC服務地址和埠

• dfs.journalnode.http-address=0.0.0.0:8480

  JournalNode的HTTP地址和埠。埠設定為0表示隨機選擇。

• dfs.namenode.audit.loggers=default

  審查日誌的實現類列表，能夠接收audit事件。它們需要實現 org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.AuditLogger介面。預設值"default"可以用於引用預設的audit logger， 它使用配置的日誌系統。安裝客戶自己的audit loggers可能影響NN的穩定性和效能。

  建議default，開啟

• dfs.client.socket-timeout=60*1000

• dfs.datanode.socket.write.timeout=8*60*1000

• dfs.datanode.socket.reuse.keepalive=1000

• dfs.namenode.logging.level=info

  DFS的NN的日誌等級。值可以是：info，dir(跟蹤名稱空間變動)，"block" (跟蹤塊的建立刪除，replication變動)，或者"all".

• dfs.namenode.secondary.http-address=0.0.0.0:50090

  SNN的http服務地址。如果是0，服務將隨機選擇一個空閒埠。使用了HA後，就不再使用SNN了

• dfs.https.enable=FALSE

  允許HDFS支援HTTPS(SSL)。建議不支援

• dfs.client.https.need-auth=FALSE

  安全選項，暫不關注

• dfs.https.server.keystore.resource=ssl-server.xml

  安全選項，暫不關注

• dfs.client.https.keystore.resource=ssl-client.xml

  安全選項，暫不關注

• dfs.datanode.https.address=0.0.0.0:50475

  安全選項，暫不關注

• dfs.namenode.https-address=0.0.0.0:50470

  安全選項，暫不關注

• dfs.datanode.dns.interface=default

  DN彙報它的IP地址的網絡卡。我們給DN指定了0.0.0.0之類的地址，這個地址需要被解析成對外地址，這裡指定的是網絡卡名，即那個網絡卡上繫結的IP是可以對外的IP，一般的，預設值就足夠了

• dfs.datanode.dns.nameserver=default

  DNS的域名或者IP地址。DN用它來確定自己的域名，在對外聯絡和顯示時呼叫。一般的，預設值就足夠了

• dfs.namenode.backup.address=0.0.0.0:50100

  NN的BK節點地址和埠，0表示隨機選用。使用HA，就不需要關注此選項了。建議不使用BK節點

• dfs.namenode.backup.http-address=0.0.0.0:50105

  使用HA，就不需要關注此選項了。建議不使用BK節點

• dfs.namenode.replication.considerLoad=true

  設定在選擇存放目標時是否考慮負載。需要

• dfs.default.chunk.view.size=32768

  在瀏覽器中檢視一個檔案時，可以看到的位元組數。

• dfs.namenode.name.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name

  本地磁碟目錄，NN儲存fsimage檔案的地方。可以是按逗號分隔的目錄列表，fsimage檔案會儲存在全部目錄，冗餘安全。這裡多個目錄設定，最好在多個磁碟，另外，如果其中一個磁碟故障，不會導致系統故障，會跳過壞磁碟。由於使用了HA，建議僅設定一個。如果特別在意安全，可以設定2個

• dfs.namenode.fs-limits.max-component-length=0

  路徑中每個部分的最大位元組長度（目錄名，檔名的長度）。0表示不檢查長度。長檔名影響效能

• dfs.namenode.fs-limits.max-directory-items=0

  設定每個目錄最多擁有多少個子目錄或者檔案。0表示無限制。同一目錄下子檔案和目錄多影響效能

• dfs.namenode.fs-limits.min-block-size=1048576

  最小的Block大小，位元組。在NN建立時強制驗證。避免使用者設定過小的Block Size，導致過多的Block，這非常影響效能。

• dfs.namenode.fs-limits.max-blocks-per-file=1048576

  每個檔案最大的Block數。在NN寫時強制檢查。用於防止建立超大檔案。

• dfs.block.access.token.enable=FALSE

  訪問DN時是否驗證訪問令牌。建議false，不檢查

• dfs.block.access.key.update.interval=600

  安全選項，暫不關注

• dfs.block.access.token.lifetime=600

  安全選項，暫不關注

• dfs.datanode.data.dir.perm=700

  本地資料目錄許可權設定。8進位制或者符號方式都可以。

• dfs.blockreport.intervalMsec=21600000

  資料塊彙報間隔，毫秒，預設是6小時。

• dfs.blockreport.initialDelay=0

  第一次資料塊彙報時延遲，秒。目的是減輕NN壓力？

• dfs.datanode.directoryscan.interval=21600

  DN的資料塊掃描間隔，秒。磁碟上資料和記憶體中資料調整一致。

• dfs.datanode.directoryscan.threads=1

  執行緒池要有多少執行緒用來併發的壓縮磁碟的彙報資料。

• dfs.namenode.safemode.min.datanodes=0

  NN收到回報的DN的數量的最小值，達不到此值，NN不退出安全模式。（在系統啟動時發生作用）。<=0的值表示不關心DN數量，在啟動時。大於DN實際數量的值會導致無法離開安全模式。建議不設定此值

• dfs.namenode.max.objects=0

  DFS支援的最大檔案、目錄、資料塊數量。0無限制。

• dfs.namenode.decommission.interval=30

  NN週期性檢查退役是否完成的間隔，秒。

• dfs.namenode.decommission.nodes.per.interval=5

  NN檢查退役是否完成，每dfs.namenode.decommission.interval秒檢查的節點數量。

• dfs.namenode.replication.interval=3

  NN週期性計算DN的副本情況的頻率，秒。

• dfs.namenode.accesstime.precision=3600000

  HDFS檔案的訪問時間精確到此值，預設是1小時。0表示禁用訪問時間。

• dfs.datanode.plugins=null

  DN上的外掛列表，逗號分隔。

• dfs.namenode.plugins=null

  NN上的外掛列表，逗號分隔。

• dfs.bytes-per-checksum=512

  每次計算校驗和的位元組數。一定不能大於dfs.stream-buffer-size。

• dfs.client-write-packet-size=65536

  客戶端寫資料時的包的大小。包是塊中的更小單位資料集合

• dfs.client.write.exclude.nodes.cache.expiry.interval.millis=600000

  最大週期去讓DN保持在例外節點佇列中。毫秒。操過此週期，先前被排除的DN將被移除快取並被嘗試再次申請Block。預設為10分鐘。

• dfs.namenode.checkpoint.dir=file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary

  本地檔案系統中，DFS SNN應該在哪裡存放臨時[用於合併|合併後]（to merge）的Image。如果是逗號分隔的目錄列表，Image檔案存放多份。冗餘備份。建議不使用SNN功能，忽略此配置

• dfs.namenode.checkpoint.edits.dir=${dfs.namenode.checkpoint.dir}

  建議不使用SNN功能，忽略此配置

• dfs.namenode.checkpoint.period=3600

  建議不使用SNN功能，忽略此配置

• dfs.namenode.checkpoint.txns=1000000

  建議不使用SNN功能，忽略此配置

• dfs.namenode.checkpoint.check.period=60

  建議不使用SNN功能，忽略此配置

• dfs.namenode.checkpoint.max-retries=3

  建議不使用SNN功能，忽略此配置

• dfs.namenode.num.checkpoints.retained=2
  建議不使用SNN功能，忽略此配置

• dfs.namenode.num.extra.edits.retained=1000000

  數量限制，額外的edits事務數。

• dfs.namenode.max.extra.edits.segments.retained=10000

  extra edit日誌檔案segments的最大數量。除了用於NN重啟時的最小edits檔案之外。一個segments包含多個日誌檔案

• dfs.namenode.delegation.key.update-interval=86400000

  NN中更新主代理令牌的時間間隔，毫秒。安全選項，不關注

• dfs.namenode.delegation.token.max-lifetime=604800000

  NN中更新主代理令牌的時間間隔，毫秒。安全選項，不關注

• dfs.namenode.delegation.token.renew-interval=86400000

  NN中更新主代理令牌的時間間隔，毫秒。安全選項，不關注

• dfs.image.compress=FALSE

  Image檔案要壓縮嗎？

• dfs.image.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec

  Image檔案壓縮編碼。必須是在io.compression.codecs中定義的編碼。

• dfs.image.transfer.timeout=600000

  Image檔案傳輸時超時。HA方式使用不到，可不關注

• dfs.image.transfer.bandwidthPerSec=0

  Image檔案傳輸時可以使用的最大頻寬，秒位元組。0表示沒有限制。HA方式使用不到，可不關注

• dfs.datanode.max.transfer.threads=4096

  = 舊引數 dfs.datanode.max.xcievers
  DN上傳送資料出入的最大執行緒數。

• dfs.datanode.readahead.bytes=4193404

  預讀磁碟資料。如果Hadoop本地庫生效，DN可以呼叫posix_fadvise系統獲取頁面資料到作業系統的快取中。這個配置指定讀取當前讀取位置之前的位元組數。設定為0，取消此功能。無本地庫，此功能也無效。？

• dfs.datanode.drop.cache.behind.reads=FALSE

  在有些場景下，特別是對一些大的，並且不可能重用的資料，快取在作業系統的快取區是無用的。此時，DN可以配置自動清理快取區資料，在已經發生向客戶端之後。此功能自動失效，在讀取小資料片時。(例如HBase的隨機讀寫場景）。通過釋放快取，這在某些場景下可以提高效能。Hadoop本地庫無效，此功能無效。看起來是一個可以嘗試的特性

• dfs.datanode.drop.cache.behind.writes=FALSE

  同dfs.datanode.drop.cache.behind.reads相似。

• dfs.datanode.sync.behind.writes=FALSE

  如果是true，在寫之後，DN將指示作業系統把佇列中資料全部立即寫磁碟。和常用的OS策略不同，它們可能在觸發寫磁碟之前等待30秒。Hadoop本地庫無效，此功能無效。

• dfs.client.failover.sleep.base.millis=500

  專家設定。失敗重試間的等待時間，毫秒。這裡的值是個基本值，實際值會根據失敗/成功次數遞增/遞減50%。第一次失敗會立即重試。第二次將延遲至少dfs.client.failover.sleep.base.millis毫秒。依次類推。

• dfs.client.failover.sleep.max.millis=15000

  專家設定。失敗重試見的等待時間最大值，毫秒。

• dfs.ha.log-roll.period=120

  StandbyNode要求Active滾動EditLog，由於StandBy只能從已經完成的Log Segments中讀，所以Standby上的資料新鮮程度依賴於以如何的頻率滾動日誌。秒。另外，故障轉移也會觸發一次日誌滾動，所以StandbyNode在Active之前，資料也會更新成最新的。秒，預設是2分鐘。

• dfs.ha.tail-edits.period=60

  StandbyNode以此頻率檢測共享目錄中最新的日誌，秒。

• dfs.ha.zkfc.port=8019

  zkfc的rpc埠

• dfs.support.append=TRUE

  是否允許append。

• dfs.client.use.datanode.hostname=FALSE

  是否客戶端應該使用DN的HostName，在連線DN時，預設是使用IP。

• dfs.datanode.use.datanode.hostname=FALSE

  是否DN應該使用HostName連線其它DN，在資料傳輸時。預設是是IP。

• dfs.client.local.interfaces=null

  逗號分隔的網絡卡列表，用於在客戶端和DN之間傳輸資料時。當建立連線時，客戶端隨機選擇一個並繫結它的socket到這個網絡卡的IP上。名字可以以網絡卡名(例如 "eth0"), 子網絡卡名 (eg "eth0:0"), 或者IP地址(which may be specified using CIDR notation to match a range of IPs)。

• dfs.namenode.kerberos.internal.spnego.principal=${dfs.web.authentication.kerberos.principal}

  安全選項，暫不關注

• dfs.secondary.namenode.kerberos.internal.spnego.principal=${dfs.web.authentication.kerberos.principal}

  安全選項，暫不關注

• dfs.namenode.avoid.read.stale.datanode=FALSE

  決定是否避開從髒DN上讀資料。髒DN指在一個指定的時間間隔內沒有收到心跳資訊。髒DN將被移到可以讀取節點列表的尾端。嘗試開啟

• dfs.namenode.stale.datanode.interval=30000

  標記一個DN是髒的時間間隔。例如，如果NN在此設定的時間內沒有接收到來自某一個節點的心跳資訊，此DN將被標記為髒的。此間隔不能太小，否則容易導致被頻繁的標記為髒DN。

  我們建議是1分鐘

• dfs.namenode.write.stale.datanode.ratio=0.5f

  當全部DN被標記為髒DN的比率高於此閥值，停止不寫資料到髒DN的策略，以免造成熱點問題（有效的，可寫的DN太少，壓力太大）。

• dfs.namenode.invalidate.work.pct.per.iteration=0.32f

  高階屬性。改變需小心。

• dfs.namenode.replication.work.multiplier.per.iteration=2

  高階屬性。改變需小心。

• dfs.webhdfs.enabled=FALSE

  在NN和DN上開啟WebHDFS (REST API)功能。

  可以開啟嘗試

• hadoop.fuse.connection.timeout=300

  秒，在fuse_dfs中快取libhdfs連線物件的超時時間。 小值使用記憶體小。大值可以加快訪問，通過避開建立新的連線物件。

• hadoop.fuse.timer.period=5

  秒

• dfs.metrics.percentiles.intervals=null

  Comma-delimited set of integers denoting the desired rollover intervals (in seconds) for percentile latency metrics on the Namenode and Datanode. By default, percentile latency metrics are disabled.

• dfs.encrypt.data.transfer=FALSE

  是否加密傳輸資料？僅需要配置在NN和DN。客戶端可以自行判斷。

• dfs.encrypt.data.transfer.algorithm=null

  可以設定為"3des"或"rc4"。否則使用預設的，通常是usually 3DES。3DES更安全，RC4更快。

• dfs.datanode.hdfs-blocks-metadata.enabled=TRUE

  布林值，設定後臺DN端是否支援DistributedFileSystem#getFileVBlockStorageLocations API。

• dfs.client.file-block-storage-locations.num-threads=10

  在呼叫DistributedFileSystem#getFileBlockStorageLocations()的併發RPC的執行緒數

• dfs.client.file-block-storage-locations.timeout=60

  Timeout (in seconds) for the parallel RPCs made in DistributedFileSystem#getFileBlockStorageLocations().

• dfs.domain.socket.path=/var/run/hadoop-hdfs/dn._PORT

  可選選項。socket檔案路徑，unix下。用來在DN和本地的HDFS客戶端加快網路連線。如果字串"_PORT"出現在路徑中，它將被DN的TCP埠替換。

yarn-default.xml

• • yarn.app.mapreduce.am.env=null

    使用者為MR AM新增環境變數。例如：

    1. A=foo 設定環境變數A為foo
    2. B=$B:c 繼承並設定TT內的B變數

  • yarn.app.mapreduce.am.command-opts=-Xmx1024m

    MR AM的Java opts。如下符號會被替換：

    • @[email protected] 被替換成當前的TaskID。其它出現的'@'不會改變。例如，為了讓gc日誌能夠按task列印儲存在/tmp目錄，可以設定'value'為：-Xmx1024m -verbose:gc -Xloggc:/tmp/@[email protected]
    • 如果hadoop本地庫可以使用，使用-Djava.library.path引數可能造成程式的此功能無效。這個值應該被替換，設定在MR的JVM環境中LD_LIBRARY_PATH變數中，使用 mapreduce.map.env和mapreduce.reduce.env配置項。

  • yarn.app.mapreduce.am.resource.mb=1536

    AM申請的記憶體

  • yarn.resourcemanager.address=0.0.0.0:8032

    RM地址:埠

  • yarn.resourcemanager.scheduler.address=0.0.0.0:8030

    排程器地址：埠

  • yarn.admin.acl=*

    ACL中誰可以管理YARN叢集

  • yarn.resourcemanager.admin.address=0.0.0.0:8033

    RM管理介面地址：埠

  • yarn.resourcemanager.am.max-retries=1

    AM重試最大次數。服務端引數。重啟生效。

    建議4

  • yarn.resourcemanager.nodes.include-path=null

    儲存有效節點列表的檔案

  • yarn.resourcemanager.nodes.exclude-path=null

    儲存拒絕節點列表的檔案。如和包含檔案衝突，包含檔案優先順序高

  • yarn.resourcemanager.scheduler.class=org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fifo.FifoScheduler

    排程器實現類。

    建議使用公平排程器

  • yarn.scheduler.minimum-allocation-mb=1024

    每個container想RM申請記憶體的最小大小。兆位元組。記憶體請求小於此值，實際申請到的是此值大小。預設值偏大

  • yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=8192

    每個container向RM申請記憶體的最大大小，兆位元組。申請值大於此值，將最多得到此值記憶體。

  • yarn.resourcemanager.recovery.enabled=FALSE

    是否啟動RM的狀態恢復功能。如果true，必須指定yarn.resourcemanager.store.class。嘗試啟用

  • yarn.resourcemanager.store.class=null

    用於持久儲存的類。嘗試開啟

  • yarn.resourcemanager.max-completed-applications=10000

    RM中儲存的最大完成的app數量。記憶體中儲存。

  • yarn.nodemanager.address=0.0.0.0:0

    NM中的container管理器的地址：埠

  • yarn.nodemanager.env-whitelist=JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,YARN_HOME

    container應該覆蓋而不是使用NM的環境變數名單。允許container自己配置的環境變數

  • yarn.nodemanager.delete.debug-delay-sec=0

    秒，一個app完成後，NM刪除服務將刪除app的本地檔案目錄和日誌目錄。為了診斷問題，把這個選項設定成足夠大的值（例如，設定為10分鐘），可以繼續訪問這些目錄。設定此選項，需要重啟NM。Yarn應用的工作目錄根路徑是yarn.nodemanager.local-dirs，Yarn應用日誌目錄的根路徑是yarn.nodemanager.log-dirs。

    除錯問題時可用

  • yarn.nodemanager.local-dirs=${hadoop.tmp.dir}/nm-local-dir

    本地檔案儲存目錄，列表。一個應用的本地檔案目錄定位方式：${yarn.nodemanager.local-dirs}/usercache/${user}/appcache/application_${appid}。每個container的工作目錄，是此目錄的子目錄，目錄名是container_${contid}。

    非常重要，建議配置多個磁碟，平衡IO。

  • yarn.nodemanager.log-dirs=${yarn.log.dir}/userlogs

    儲存container日誌的地方。一個應用的本地日誌目錄定位是：${yarn.nodemanager.log-dirs}/application_${appid}。每個container的日誌目錄在此目錄下，名字是container_{$contid}。每個container目錄中包含stderr, stdin, and syslog等container產生的檔案

    非常重要，建議配置多個磁碟

  • yarn.log-aggregation-enable=FALSE

    是否允許日誌匯聚功能。建議開啟

  • yarn.log-aggregation.retain-seconds=-1

    儲存匯聚日誌時間，秒，超過會刪除，-1表示不刪除。 注意，設定的過小，將導致NN垃圾碎片。建議3-7天 = 7 * 86400 = 604800

  • yarn.nodemanager.log.retain-seconds=10800

    保留使用者日誌的時間，秒。在日誌匯聚功能關閉時生效。

    建議7天

  • yarn.nodemanager.remote-app-log-dir=/tmp/logs

    匯聚日誌的地方，目錄路徑，HDFS系統。

    對於開了許可權檢查的系統，注意許可權問題。HDFS上。

  • yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix=logs

    匯聚日誌目錄路徑字尾。匯聚目錄建立在{yarn.nodemanager.remote-app-log-dir}/${user}/{thisParam}

  • yarn.nodemanager.resource.memory-mb=8192

    NM上可以用於container申請的實體記憶體大小，MB。

  • yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio=2.1

    在設定container的記憶體限制時，虛擬記憶體到實體記憶體的比率。Container申請的記憶體如果超過此實體記憶體，可以以此比率獲取虛擬記憶體用於滿足需求。虛擬地址的是實體地址的倍數上限。建議設定的大點，例如：4.1，8.1，此虛擬記憶體並非記憶體，而是佔用的虛擬地址。

  • yarn.nodemanager.webapp.address=0.0.0.0:8042

    NM的網頁介面地址和埠。

  • yarn.nodemanager.log-aggregation.compression-type=none

    匯聚日誌的壓縮型別。匯聚日誌是TFile格式檔案。Hadoop-3315。可以使用的值有none,lzo,gz等。

    可以嘗試

  • yarn.nodemanager.aux-services=null

    請配置為：mapreduce.shuffle，在Yarn上開啟MR的必須項

  • yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class=org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler

    對應參考yarn.nodemanager.aux-services

  • mapreduce.job.jar=null

    Job客戶端引數。提交的job的jar檔案。

  • mapreduce.job.hdfs-servers=${fs.defaultFS}

    Job客戶端引數。

  • yarn.application.classpath=$HADOOP_CONF_DIR,$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/,$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/lib/,$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/,$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/lib/,$YARN_HOME/share/hadoop/yarn/*,$YARN_HOME/share/hadoop/yarn/lib/*

    YARN應用的CLASSPATH，逗號分隔列表。

  • yarn.app.mapreduce.am.job.task.listener.thread-count=30

    MR AM處理RPC呼叫的執行緒數。

  • yarn.app.mapreduce.am.job.client.port-range=null

    MR AM能夠繫結使用的埠範圍。例如：50000-50050,50100-50200。 如果你先要全部的有用埠，可以留空（預設值null）。

  • yarn.app.mapreduce.am.job.committer.cancel-timeout=60000

    毫秒，如果job被kill了，等待output committer取消操作的時間。

  • yarn.app.mapreduce.am.scheduler.heartbeat.interval-ms=1000

    MR AM傳送心跳到RM的時間間隔，毫秒

  • yarn.app.mapreduce.client-am.ipc.max-retries=3

    在重新連線RM獲取Application狀態前，客戶端重試連線AM的次數。

  • yarn.app.mapreduce.client.max-retries=3

    客戶端重連RM/HS/AM的次數。這是基於ipc介面上的規則

  • yarn.ipc.client.factory.class=null

    建立客戶端IPC類的工廠類

  • yarn.ipc.serializer.type=protocolbuffers

    使用哪種序列化類

  • yarn.ipc.server.factory.class=null

    建立IPC服務類的工廠類

  • yarn.ipc.exception.factory.class=null

    建立IPC異常的工廠類

  • yarn.ipc.record.factory.class=null

    建立序列化記錄的工廠類

  • yarn.ipc.rpc.class=org.apache.hadoop.yarn.ipc.HadoopYarnProtoRPC

    RPC類實現類

  • yarn.resourcemanager.client.thread-count=50

    RM用來處理客戶端請求的執行緒數

  • yarn.am.liveness-monitor.expiry-interval-ms=600000

    AM報告間隔，毫秒。？

  • yarn.resourcemanager.principal=null

    安全選項

  • yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count=50

    排程器用於處理請求的執行緒數

  • yarn.resourcemanager.webapp.address=0.0.0.0:8088

    RM的網頁介面地址：埠

  • yarn.resourcemanager.resource-tracker.address=0.0.0.0: