blocks|key|1672720|text|简短的回答是否定的。您需要尝试并运行冒烟测试，以确定集群的最佳性能。所以我想先看看这些|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1672721|链接：|1672722|1672723|https://community.hortonworks.com/articles/103176/hdfs-settings-for-better-hadoop-performance.html|unordered-list-item|offset|length|1672724|http://crazyadmins.com/tune-hadoop-cluster-to-get-maximum-performance-part-1/+|1672725|http://crazyadmins.com/tune-hadoop-cluster-to-get-maximum-performance-part-2/|1672726|1672727|讨论的一些主题将影响MapReduce作业：|1672728|1672729|配置HDFS块大小以获得最佳性能|1672730|避免文件大小小于块大小|1672731|Tune+JVM以获得最佳HDFS短路读取|1672732|避免从过时的DataNodes|1672733|读取或写入|1672734|1672735|为了让您了解如何在YARN/TEZ中设置4节点32核心每节点128+up集群：(来自Hadoop+multinode+cluster+too+slow.+How+do+I+increase+speed+of+data+processing?)|1672736|对于Tez:除以内存/核心=最大TEZ容器大小，因此在我的示例中：128/32+=+4+4GB|style|BOLD|1672737|TEZ:|1672738|📷|atomic|1672739|​|1672740|1672741|纱线：|1672742|我喜欢在每个节点上运行最大内存，我的内存比推荐的要高一点，但是推荐值会导致TEZ/MR作业崩溃，所以在我的情况下，76+to的内存更好。你需要玩弄所有这些值！|1672743|1672744|1672745|1672746|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|1|http://crazyadmins.com/tune-hadoop-cluster-to-get-maximum-performance-part-1/|2|3|https://stackoverflow.com/questions/53406172/hadoop-multinode-cluster-too-slow-how-do-i-increase-speed-of-data-processing/53836656#53836656|4|IMAGE|IMMUTABLE|imageUrl|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/58c5107b9e6bd2aa3b861537ea6cf901.png|imageAlt|5|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/4d015b59e36dcb206aa5619867635ecd.png^0|0|0|0|0|2Q|0|0|0|25|1|0|0|25|2|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|16|26|3|0|X|6|14|7|0|0|4|0|0|1|4|0|0|0|0|3|0|0|0|0|1|5|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|27|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|28|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|29|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|E|3|F|5|G|7|2A|8|@]|9|@$H|2B|I|2C|1|2D]]|A|$]]|$1|J|3|K|5|G|7|2E|8|@]|9|@$H|2F|I|2G|1|2H]]|A|$]]|$1|L|3|M|5|G|7|2I|8|@]|9|@$H|2J|I|2K|1|2L]]|A|$]]|$1|N|3|-4|5|6|7|2M|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|O|3|P|5|6|7|2N|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Q|3|-4|5|6|7|2O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|R|3|S|5|G|7|2P|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|T|3|U|5|G|7|2Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|V|3|W|5|G|7|2R|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|X|3|Y|5|G|7|2S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Z|3|10|5|6|7|2T|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|11|3|-4|5|6|7|2U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|12|3|13|5|6|7|2V|8|@]|9|@$H|2W|I|2X|1|2Y]]|A|$]]|$1|14|3|15|5|6|7|2Z|8|@$H|30|I|31|16|17]|$H|32|I|33|16|17]]|9|@]|A|$]]|$1|18|3|19|5|6|7|34|8|@$H|35|I|36|16|17]]|9|@]|A|$]]|$1|1A|3|1B|5|1C|7|37|8|@]|9|@$H|38|I|39|1|3A]]|A|$]]|$1|1D|3|1E|5|6|7|3B|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|1F|3|-4|5|6|7|3C|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|1G|3|1H|5|6|7|3D|8|@$H|3E|I|3F|16|17]]|9|@]|A|$]]|$1|1I|3|1J|5|6|7|3G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|1K|3|1E|5|6|7|3H|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|1L|3|1B|5|1C|7|3I|8|@]|9|@$H|3J|I|3K|1|3L]]|A|$]]|$1|1M|3|1E|5|6|7|3M|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|1N|3|-4|5|6|7|3N|8|@]|9|@]|A|$]]]|1O|$1P|$5|1Q|1R|1S|A|$1T|F]]|1U|$5|1Q|1R|1S|A|$1T|1V]]|1W|$5|1Q|1R|1S|A|$1T|M]]|1X|$5|1Q|1R|1S|A|$1T|1Y]]|1Z|$5|20|1R|21|A|$22|23|24|-4]]|25|$5|20|1R|21|A|$22|26|24|-4]]]]

The short answer is NO. You need to play around and run smoke tests to determine optimal performance for your cluster. So I would start by checking out these 

Links:

<ul>
<li><a href="https://community.hortonworks.com/articles/103176/hdfs-settings-for-better-hadoop-performance.html" rel="nofollow noreferrer">https://community.hortonworks.com/articles/103176/hdfs-settings-for-better-hadoop-performance.html</a></li>
<li><a href="http://crazyadmins.com/tune-hadoop-cluster-to-get-maximum-performance-part-1/" rel="nofollow noreferrer">http://crazyadmins.com/tune-hadoop-cluster-to-get-maximum-performance-part-1/</a> </li>
<li><a href="http://crazyadmins.com/tune-hadoop-cluster-to-get-maximum-performance-part-2/" rel="nofollow noreferrer">http://crazyadmins.com/tune-hadoop-cluster-to-get-maximum-performance-part-2/</a></li>
</ul>

Some topics discussed that will effect MapReduce jobs:

<ul>
<li>Configure HDFS block size for optimal performance </li>
<li>Avoid file sizes that are smaller than a block size</li>
<li>Tune DataNode JVM for optimal performance</li>
<li>Enable HDFS short circuit reads</li>
<li>Avoid reads or write from stale DataNodes</li>
</ul>

<hr>

To give you an idea of how a 4 node 32 core 128GB RAM per node cluster is set up in YARN/TEZ: (From <a href="https://stackoverflow.com/questions/53406172/hadoop-multinode-cluster-too-slow-how-do-i-increase-speed-of-data-processing/53836656#53836656">Hadoop multinode cluster too slow. How do I increase speed of data processing?</a>)

For Tez: Divide RAM/CORES = Max TEZ Container size
So in my case: 128/32 = 4GB

TEZ:
<a href="https://i.stack.imgur.com/zoB0J.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/zoB0J.png" alt="enter image description here"></a>

<hr>

YARN:

I like to run max RAM I can spare per node with YARN, mine is a little higher than recommendations, but the recommended values cause crashes in TEZ/MR jobs so 76GB works better my case. You need to play with all these values!

<a href="https://i.stack.imgur.com/yKsDV.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/yKsDV.png" alt="enter image description here"></a>

Is there a way to fine tune Hadoop configuration parameters without having to run tests for every possible combination?
I am currently working on an 8 nodes cluster and I want to optimize the performances of map reduce task as well as spark performance (running on top of hdfs).

Tuning Hadoop parameters

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有没有一种方法可以微调Hadoop配置参数，而不必为每种可能的组合运行测试？我目前在一个8节点的集群上工作，我想优化map reduce任务的性能以及spark性能(在hdfs上运行)。

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