117笔记问答在Debian下优化Hadoop性能涉及多个方面，包括硬件配置、操作系统调优、Hadoop集群配置以及监控和调优等。以下是一些具体的优化建议：
硬件配置
- CPU：确保主节点和从节点的CPU性能满足计算任务的需求。
- 内存：根据集群规模和服务器内存大小合理配置NameNode和DataNode的内存。对于Hadoop 2.x系列，NameNode默认内存为2000M，可以根据服务器内存的3/4来配置；对于Hadoop 3.x系列，内存配置会自动进行。
- 磁盘：选择高性能的磁盘，并确保有足够的存储空间。考虑使用RAID配置来提高磁盘I/O性能。
操作系统调优
- 避免使用swap分区：关闭swap分区以防止数据交换到磁盘，影响性能。
- 调整内存分配策略：通过调整
vm.overcommit_memory和vm.overcommit_ratio参数来优化内存分配。 - 调整网络参数：增加
net.core.somaxconn参数值以提高网络连接上限。
Hadoop集群配置
- HDFS配置：
- 增加块大小（
dfs.blocksize）以提高读写性能。 - 调整副本因子（
dfs.replication）以平衡数据可靠性和存储开销。 - 配置NameNode和DataNode的心跳并发数（
dfs.namenode.handler.count）以优化资源管理。
- 增加块大小（
- YARN配置：
- 设置NodeManager的资源分配（
yarn.nodemanager.resource.memory-mb和yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores）。 - 调整容器的内存分配（
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb和yarn.scheduler.maximum-allocation-mb）。 - 根据需要配置队列资源分配。
- 设置NodeManager的资源分配（
- MapReduce配置：
- 调整MapReduce任务的减少因子（
mapreduce.job.reduces）以优化任务调度。
- 调整MapReduce任务的减少因子（
使用压缩技术
- 对Hadoop中的数据进行压缩，以减少网络传输和磁盘存储的开销。可以使用Snappy、LZO等压缩算法。
监控和调优
- 使用Hadoop自带的监控工具（如Web UI、JMX等）来监控系统的性能，并根据监控结果进行相应的调优。
其他优化建议
- 使用HDP平台：考虑使用Hortonworks Data Platform (HDP)，它提供了图形化的界面来管理和监控Hadoop集群，方便进行配置参数调整。
- 配置SSH免密码登录：为了使Hadoop集群中的各个组件能够相互通信，需要配置SSH免密码登录。
请注意，上述优化措施需要根据具体的硬件配置、业务需求和网络环境进行调整。在进行任何配置更改后，都应进行充分的测试以确保不会对系统稳定性造成负面影响。