大数据驱动的全球能源系统平台优化指南

《基于大数据的全球能源信息系统-平台优化手册》是一份详细指南，旨在针对实际项目中在服务器、分布式文件系统（如HDFS和HBASE）、Web服务器（如Nginx和Apache）以及Tomcat服务器等方面遇到的问题进行优化。该手册由谷海涛于2016年2月22日编制，适用于所有负责能源系统集群维护和管理的管理员。 首先，文档从操作系统层面开始，强调了对swap分区的避免使用，因为Hadoop守护进程将数据交换到磁盘可能导致性能问题。建议将`/proc/sys/vm/swappiness` 设置为1，以减少磁盘交换的发生。此外，手册还提供了调整内存分配策略、优化`net.core.somaxconn` 参数以及选择高效文件系统并禁用文件访问时间等实用建议。 HDFS优化部分着重于提升数据节点(DataNode)性能，如调整DataNode的最大文件数配置和监控`dfs.datanode.failed.volumes`指标，以保持系统的稳定性。同时，手册介绍了如何优化读写性能，提高数据处理速度。 针对HBase，手册涵盖了Zookeeper连接优化，建议调整RegionServer的请求处理IO线程数，以优化并发处理能力。提升BulkLoad效率也是优化重点，确保大规模数据导入的效率。 Tomcat服务器的优化分为两部分：Linux系统层面和Tomcat本身的配置。Linux优化涉及调整环境变量，如修改net.ipv4.tcp_max_syn_backlog以支持更多的并发连接。而Tomcat层面，手册展示了如何通过Ambari工具进行管理和配置，包括用户管理、权限设置、视图创建等，以确保系统的高效运行。 整体而言，《基于大数据的全球能源信息系统-平台优化手册》提供了丰富的实战经验和最佳实践，帮助管理员们解决在大数据处理环境中常见的性能瓶颈和配置问题，确保全球能源信息系统的稳定、高效运行。