一、数据规模

 二、集群处理数据的吞吐量

2.1 hdfs的读写测试

Hadoop自带一个测试用的jar包，可以运行它来得知集群处理数据的性能如何

hadoop jar /opt/module/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.7.2-tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles 10 -fileSize 128MB

结果如下

 

 

 吞吐量大约为 10m/s ，一个小时大概能写36g左右的数据，能够满足项目需求

优化：

　　可以尝试从硬件方面升级（磁盘IO，网络IO）

　　集群扩容

2.2Kafka测试

2.2.1生产者压力测试

bin/kafka-producer-perf-test.sh  --topic test --record-size 100 --num-records 100000 --throughput -1 --producer-props bootstrap.servers=hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092

说明：

record-size是一条信息有多大，单位是字节。

num-records是总共发送多少条信息。

throughput 是每秒多少条信息，设成-1，表示不限流，可测出生产者最大吞吐量。

测试结果示例

100000 records sent, 59665.871122 records/sec (5.69 MB/sec), 463.76 ms avg latency, 626.00 ms max latency, 519 ms 50th, 608 ms 95th, 622 ms 99th, 626 ms 99.9th.

重点查看        吞吐量 5.69m/s       延迟  463.76 ms avg latency

优化

      如果生产能力不足，可以对主题添加分区，或扩容集群，或设置kafka同时挂载多个磁盘目录，提高磁盘的IO能力！

2.2.2消费者压力测试

bin/kafka-consumer-perf-test.sh --zookeeper hadoop102:2181 --topic test --fetch-size 10000 --messages 10000000 --threads 1

参数说明：

--zookeeper 指定zookeeper的链接信息

--topic 指定topic的名称

--fetch-size 指定每次fetch的数据的大小

--messages 总共要消费的消息个数

重点查看：

      MB.sec： 一秒消费多少M数据

       nMsg.sec： 一秒消费多少数据

优化： 　　 提高消费者的线程数；前提是一个主题有多个可用的分区！

  　　　　    在消费者端配置一些参数，例如offset的异步提交等！