HDFS参数调优hdfs-site.xml
dfs.namenode.handler.count=20 * log2(Cluster Size)，比如集群规模为8台时，即20*8的对数，此参数设置为60 The number of Namenode RPC server threads that listen to requests from clients. If dfs.namenode.servicerpc-address is not configured then Namenode RPC server threads listen to requests from all nodes. 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。
YARN参数调优yarn-site.xml
（1）情景描述：总共7台机器，每天几亿条数据，数据源->Flume->Kafka->HDFS->Hive 面临问题：数据统计主要用HiveSQL，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。 （2）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。 （a）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。 （b）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）。
[HDFS配置文件参数设置的优先级]
hdfs-site.xml是HDFS的配置文件，其中包含了各种对HDFS集群的设置参数，比如集群中存储文件副本的数量，namenode辅助节点的地址等。对于hdfs-site.xml中的属性值，我们可以在不同的地方进行设置，
第一种是通过HDFS客户端代码进行对属性值进行设置，这是优先级最高的方式； 第二种是在当前的项目下创建一个hdfs-site.xml文件，对相关属性的值进行设置； 第三种是在服务器集群中进行自定义hdfs-site.xml的属性值； 第四张是按照集群默认的配置文件的属性值来参与相关的操作，这个默认的配置文件是"hdfs-default.xml"
