在企业中非常关心每天从 Java 后台拉取过来的数据，需要多久能上传到集群？消费者关心多久能从 HDFS 上拉取需要的数据？
为了搞清楚 HDFS 的读写性能，生产环境上非常需要对集群进行压测。

HDFS 的读写性能主要受网络和磁盘影响比较大。为了方便测试，将 hadoop102、
hadoop103、hadoop104 虚拟机网络都设置为 100mbps。

100Mbps 单位是 bit；10M/s 单位是 byte ; 1byte=8bit，100Mbps/8=12.5M/s。

测试网速：来到 hadoop102 的/opt/module 目录，创建一个
[atguigu@hadoop102 software]$ python -m SimpleHTTPServer

1、测试 HDFS 写性能

0）写测试底层原理

1）测试内容：向 HDFS 集群写 10 个 128M 的文件

[atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-
3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-clientjobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles 10 -
fileSize 128MB
2021-02-09 10:43:16,853 INFO fs.TestDFSIO: ----- TestDFSIO ----- : write
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO: Date & time: Tue Feb 
09 10:43:16 CST 2021
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO: Number of files: 10
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO: Total MBytes processed: 1280
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO: Throughput mb/sec: 1.61
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO: Average IO rate mb/sec: 1.9
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO: IO rate std deviation: 0.76
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO: Test exec time sec: 133.05
2021-02-09 10:43:16,854 INFO fs.TestDFSIO:

注意：nrFiles n 为生成 mapTask 的数量，生产环境一般可通过 hadoop103:8088 查看 CPU核数，设置为（CPU 核数 - 1）

➢ Number of files：生成 mapTask 数量，一般是集群中（CPU 核数-1），我们测试虚拟机就按照实际的物理内存-1 分配即可
➢ Total MBytes processed：单个 map 处理的文件大小
➢ Throughput mb/sec:单个 mapTak 的吞吐量
计算方式：处理的总文件大小/每一个 mapTask 写数据的时间累加
集群整体吞吐量：生成 mapTask 数量*单个 mapTak 的吞吐量
➢ Average IO rate mb/sec::平均 mapTak 的吞吐量
计算方式：每个 mapTask 处理文件大小/每一个 mapTask 写数据的时间
全部相加除以 task 数量
➢ IO rate std deviation:方差、反映各个 mapTask 处理的差值，越小越均衡

2）注意：如果测试过程中，出现异常

（1）可以在 yarn-site.xml 中设置虚拟内存检测为 false

<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则
直接将其杀掉，默认是 true -->
<property>
 <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
 <value>false</value>
</property>

（2）分发配置并重启 Yarn 集群

3）测试结果分析

（1）由于副本 1 就在本地，所以该副本不参与测试

一共参与测试的文件：10 个文件 * 2 个副本 = 20 个
压测后的速度：1.61
实测速度：1.61M/s * 20 个文件 ≈ 32M/s
三台服务器的带宽：12.5 + 12.5 + 12.5 ≈ 30m/s
所有网络资源都已经用满。
如果实测速度远远小于网络，并且实测速度不能满足工作需求，可以考虑采用固态硬盘或者增加磁盘个数。

（2）如果客户端不在集群节点，那就三个副本都参与计算

2、测试 HDFS 读性能

1）测试内容：读取 HDFS 集群 10 个 128M 的文件

[atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-
3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-clientjobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -read -nrFiles 10 -fileSize 
128MB
2021-02-09 11:34:15,847 INFO fs.TestDFSIO: ----- TestDFSIO ----- : read
2021-02-09 11:34:15,847 INFO fs.TestDFSIO: Date & time: Tue Feb 
09 11:34:15 CST 2021
2021-02-09 11:34:15,847 INFO fs.TestDFSIO: Number of files: 10
2021-02-09 11:34:15,847 INFO fs.TestDFSIO: Total MBytes processed: 1280
2021-02-09 11:34:15,848 INFO fs.TestDFSIO: Throughput mb/sec: 200.28
2021-02-09 11:34:15,848 INFO fs.TestDFSIO: Average IO rate mb/sec: 266.74
2021-02-09 11:34:15,848 INFO fs.TestDFSIO: IO rate std deviation: 143.12
2021-02-09 11:34:15,848 INFO fs.TestDFSIO: Test exec time sec: 20.83

2）删除测试生成数据

[atguigu@hadoop102 mapreduce]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-
3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-clientjobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -clean

3）测试结果分析：为什么读取文件速度大于网络带宽？由于目前只有三台服务器，且有三个副本，数据读取就近原则，相当于都是读取的本地磁盘数据，没有走网络。