我们每天dou面临着处理海量数据的挑战。某消费金融公司， 就面临着这样的挑战：大数据平台集群规模20+台服务器，部署在IDC机房，使用的是CDH，Hadoop版本是3.0.0，hive是2.1.1，spark是2.4.0，任务调度使用的是ozzie 5.1.0。每天运行10000+个任务， 优化前CPU利用率40%，内存利用率55%，高峰期yarn利用率持续100%，任务排队情况严重，高峰期排队数量超过2000个，导致任务等待、运行时间越来越久，晚上“跑批”的任务在早上9点还无法完成，白天上班后员工临时提交的任务又叠加到集群上，造成了geng严重的等待，用户体验非常差，也许吧...。

1. 案例分析：一个IDC机房的悲剧

让我们先kan一个IDC机房的案例。这家公司的大数据平台，虽然服务器数量不少，但是优化前的情况却不容乐观。CPU利用率只有40%，内存利用率也只有55%，这在hen大程度上是主要原因是资源没有得到充分的利用。而高峰期的yarn利用率geng是达到了惊人的100%，这意味着服务器资源Yi经被压榨到了极致。再加上任务排队情况严重， 高峰期排队数量超过2000个，这无疑加剧了任务的等待时间，影响了整体的工作效率，太坑了。。

2. 优化数据利用：从源头减少资源浪费

为了解决这个问题，先说说需要从数据利用的角度入手。 数据清洗：确保数据的质量， 删除重复数据和不必要的数据，这样Ke以减少存储和计算的需求。 数据压缩：通过压缩技术减少存储空间的使用，提高数据传输效率。 数据分区：合理分区数据，Ke以减少查询时的数据扫描量，提高查询效率。 3. 部署服务器：合理规划， 避免资源瓶颈 接下来我们需要关注服务器的部署。 负载均衡：通过负载均衡技术， 合理分配任务到不同的服务器，避免单点过载。 集群 ：根据业务需求，合理规划集群规模，避免资源瓶颈。 服务器优化：定期对服务器进行硬件升级和软件优化，提高服务器性Neng。 4. 任务调度：优化调度策略，提高效率 任务调度是大数据平台中非常重要的一个环节。 优先级调度：根据任务的重要性和紧急程度， 设置不同的优先级，优先施行高优先级任务。 资源预留：为关键任务预留资源，确保任务Neng够按时完成。 弹性伸缩：根据业务需求，集群规模，适应不同的负载情况。 5. 通过优化数据利用和部署服务器， 我们Ke以有效提高开发效率，让任务geng整个大数据平台的优化。希望本文Neng为大家提供一些有益的启示，躺平...。