<div id="readability-page-1" class="page"><div id="post-body-2717871602832075172" itemprop="articleBody">
hadoop cluster에서 특히 spark cluster를 hadoop data node에 구성을 하기 때문에 name node heap size는 신경 안써도 된다고 생각할 수도 있는데 hdfs가 많아질 수록 신경을 써야한다.하둡 네임노드의 경우 memory는 data node의 file system에 영향을 받는다. 따라서 하둡 과거버전처럼 block size를 64MB로 할 때보다 128MB로 하면 네임노드의 heap이 확 줄어드는 것을 관찰 할 수 있을 것이다.아무래도 데이터를 큰 바구니에 담으면 기억해야하는 바구니 갯수가 줄어들테니 당연한 일이다.아래는 기록용으로 남기려고 한다.hadoop v2.7.5하둡 2.7.5버전에서의 block size 256MB이고 모든 데이터가 3 replica를 갖는다.&nbsp;file과 directories 갯수에 따른 메모리 사용량이다.<a href="https://1.bp.blogspot.com/-1tZvP_gRnC0/X9h8JfPBPGI/AAAAAAAABeM/OuMO0b6UKFAMVyLrRel9t1SaV-Fuk8omwCNcBGAsYHQ/s668/1111.PNG"><img data-original-height="207" data-original-width="668" height="86" src="https://1.bp.blogspot.com/-1tZvP_gRnC0/X9h8JfPBPGI/AAAAAAAABeM/OuMO0b6UKFAMVyLrRel9t1SaV-Fuk8omwCNcBGAsYHQ/w640-h198/1111.PNG" width="280"></a>27270751 files and directories, 22352862 blocks = 49623613 total filesystem object(s).Heap Memory used 27.18 GB of 39.51 GB Heap Memory. Max Heap Memory is 56.89 GB.Non Heap Memory used 104.05 MB of 106.5 MB Commited Non Heap Memory. Max Non Heap Memory is -1 B.hadoop v3.1.4현재 하둡 3.1.4에서 block size도 동일하게 256MB를 잡았고 동일하게 3 replica이다. 100% 마이그레이션을 하지는 않았는데 replica 쪽에 개선이 있어서 메모리를 덜 사용할 것이다.<a href="https://1.bp.blogspot.com/-yLdRJk5eU9U/X9h8S1aIWiI/AAAAAAAABeQ/AlcStxwA2CkOfvLxSqJ_28qsJE0FVODFQCNcBGAsYHQ/s785/2222.PNG"><img data-original-height="199" data-original-width="785" height="70" src="https://1.bp.blogspot.com/-yLdRJk5eU9U/X9h8S1aIWiI/AAAAAAAABeQ/AlcStxwA2CkOfvLxSqJ_28qsJE0FVODFQCNcBGAsYHQ/w640-h162/2222.PNG" width="280"></a>7,743 files and directories, 11,767 blocks (11,767 replicated blocks, 0 erasure coded block groups) = 19,510 total filesystem object(s).Heap Memory used 1.99 GB of 5.08 GB Heap Memory. Max Heap Memory is 56.89 GB.Non Heap Memory used 80.31 MB of 83.31 MB Commited Non Heap Memory. Max Non Heap Memory is &lt;unbounded&gt;.데이터, 배치 마이그레이션 끝내고 꾸준히 모니터링을 하면서 얼마나 사용하는지 봐야겠다.

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ParkSuSeong

hadoop cluster에서 특히 spark cluster를 hadoop data node에 구성을 하기 때문에 name node heap size는 신경 안써도 된다고 생각할 수도 있는데 hdfs가 많아질 수록 신경을 써야한다.
하둡 네임노드의 경우 memory는 data node의 file system에 영향을 받는다. 따라서 하둡 과거버전처럼 block size를 64MB로 할 때보다 128MB로 하면 네임노드의 heap이 확 줄어드는 것을 관찰 할 수 있을 것이다.
아무래도 데이터를 큰 바구니에 담으면 기억해야하는 바구니 갯수가 줄어들테니 당연한 일이다.
아래는 기록용으로 남기려고 한다.
hadoop v2.7.5
하둡 2.7.5버전에서의 block size 256MB이고 모든 데이터가 3 replica를 갖는다. 
file과 directories 갯수에 따른 메모리 사용량이다.
27270751 files and directories, 22352862 blocks = 49623613 total filesystem object(s).
Heap Memory used 27.18 GB of 39.51 GB Heap Memory. Max Heap Memory is 56.89 GB.
Non Heap Memory used 104.05 MB of 106.5 MB Commited Non Heap Memory. Max Non Heap Memory is -1 B.
hadoop v3.1.4
현재 하둡 3.1.4에서 block size도 동일하게 256MB를 잡았고 동일하게 3 replica이다. 100% 마이그레이션을 하지는 않았는데 replica 쪽에 개선이 있어서 메모리를 덜 사용할 것이다.
7,743 files and directories, 11,767 blocks (11,767 replicated blocks, 0 erasure coded block groups) = 19,510 total filesystem object(s).
Heap Memory used 1.99 GB of 5.08 GB Heap Memory. Max Heap Memory is 56.89 GB.
Non Heap Memory used 80.31 MB of 83.31 MB Commited Non Heap Memory. Max Non Heap Memory is <unbounded>.
데이터, 배치 마이그레이션 끝내고 꾸준히 모니터링을 하면서 얼마나 사용하는지 봐야겠다.

hadoop name node heap size

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