MapReduce优化方法主要从六个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。
一、数据输入
- 合并小文件：在执行MR任务前将小文件进行合并，大量的小文件会产生大量的Map任务，增大Map任务装载次数，而任务的装载比较耗时，从而导致MR运行较慢。
- 采用CombineTextInputFormat来作为输入，解决输入端大量小文件场景。
二、Map阶段
- 减少溢写（Spill）次数：通过调整io.sort.mb及sort.spill.percent参数值，增大触发Spill的内存上限，减少Spill次数，从而减少磁盘IO。
- 减少合并（Merge）次数：通过调整io.sort.factor参数，增大Merge的文件数目，减少Merge的次数，从而缩短MR处理时间。
- 在Map之后，不影响业务逻辑前提下，先进行Combine处理，减少 I/O。
三、Reduce阶段
- 合理设置Map和Reduce数：两个都不能设置太少，也不能设置太多。太少，会导致Task等待，延长处理时间；太多，会导致Map、Reduce任务间竞争资源，造成处理超时等错误。
- 设置Map、Reduce共存：调整slowstart.completedmaps参数，使Map运行到一定程度后，Reduce也开始运行，减少Reduce的等待时间。
- 规避使用Reduce：因为Reduce在用于连接数据集的时候将会产生大量的网络消耗。
- 合理设置Reduce端的Buffer：默认情况下，数据达到一个阈值的时候，Buffer中的数据就会写入磁盘，然后Reduce会从磁盘中获得所有的数据。也就是说，Buffer和Reduce是没有直接关联的，中间多次写磁盘->读磁盘的过程，既然有这个弊端，那么就可以通过参数来配置，使得Buffer中的一部分数据可以直接输送到Reduce，从而减少IO开销：mapreduce.reduce.input.buffer.percent，默认为0.0。当值大于0的时候，会保留指定比例的内存读Buffer中的数据直接拿给Reduce使用。这样一来，设置Buffer需要内存，读取数据需要内存，Reduce计算也要内存，所以要根据作业的运行情况进行调整。
四、IO传输
- 采用数据压缩的方式，减少网络IO的时间。安装Snappy和LZO压缩编码器
- 使用SequenceFile二进制文件
五、数据倾斜问题
数据频率倾斜：某一个区域的数据量要远远大于其他区域
数据大小倾斜：某部分记录的大小远远大于平均值
减少数据倾斜的方法：
- 抽样和范围分区
通过对原始数据进行抽样得到的结果集来预设分区边界值
- 自定义分区
- Combine
- 采用Map Join，尽量避免Reduce Join
六、常用的调优参数
- 资源相关参数
以下参数是在用户自己的MR应用程序中配置就可以生效（mapred-default.xml）
| 配置参数 | 参数说明 |
|---|---|
| mapreduce.map.memory.mb | 一个MapTask可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果MapTask实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。 |
| mapreduce.reduce.memory.mb | 一个ReduceTask可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果ReduceTask实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。 |
| mapreduce.map.cpu.vcores | 每个MapTask可使用的最多cpu core数目，默认值: 1 |
| mapreduce.reduce.cpu.vcores | 每个ReduceTask可使用的最多cpu core数目，默认值: 1 |
| mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies | 每个Reduce去Map中取数据的并行数。默认值是5 |
| mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent | Buffer中的数据达到多少比例开始写入磁盘。默认值0.66 |
| mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent | Buffer大小占Reduce可用内存的比例。默认值0.7 |
| mapreduce.reduce.input.buffer.percent | 指定多少比例的内存用来存放Buffer中的数据，默认值是0.0 |
应该在YARN启动之前就配置在服务器的配置文件中才能生效（yarn-default.xml）
| 配置参数 | 参数说明 |
|---|---|
| yarn.scheduler.minimum-allocation-mb | 给应用程序Container分配的最小内存，默认值：1024 |
| yarn.scheduler.maximum-allocation-mb | 给应用程序Container分配的最大内存，默认值：8192 |
| yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores | 每个Container申请的最小cpu核数，默认值：1 |
| yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores | 每个Container申请的最大cpu核数，默认值：32 |
| yarn.nodemanager.resource.memory-mb | 给Containers分配的最大物理内存，默认值：8192 |
Shuffle性能优化的关键参数，应在YARN启动之前就配置好（mapred-default.xml）
| 配置参数 | 参数说明 |
|---|---|
| mapreduce.task.io.sort.mb | Shuffle的环形缓冲区大小，默认100m |
| mapreduce.map.sort.spill.percent | 环形缓冲区溢出的阈值，默认80% |
- 容错相关参数（MapReduce性能优化）
| 配置参数 | 参数说明 |
|---|---|
| mapreduce.map.maxattempts | 每个Map Task最大重试次数，一旦重试参数超过该值，则认为Map Task运行失败，默认值：4。 |
| mapreduce.reduce.maxattempts | 每个Reduce Task最大重试次数，一旦重试参数超过该值，则认为Map Task运行失败，默认值：4。 |
| mapreduce.task.timeout | Task超时时间，经常需要设置的一个参数，该参数表达的意思为：如果一个Task在一定时间内没有任何进入，即不会读取新的数据，也没有输出数据，则认为该Task处于Block状态，可能是卡住了，也许永远会卡住，为了防止因为用户程序永远Block住不退出，则强制设置了一个该超时时间（单位毫秒），默认是600000。如果你的程序对每条输入数据的处理时间过长（比如会访问数据库，通过网络拉取数据等），建议将该参数调大，该参数过小常出现的错误提示是“AttemptID:attempt_14267829456721_123456_m_000224_0 Timed out after 300 secsContainer killed by the ApplicationMaster.”。 |
七、HDFS小文件解决方案
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在业务处理之前，在HDFS上使用MapReduce程序对小文件进行合并
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在MapReduce处理时，可采用CombineTextInputFormat提高效率
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使用SequenceFile对文件进行合并
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开启JVM重用：以恶个Map运行在一个JVM上，开启重用，该Map在JVM上运行完毕后，JVM将继续运行其他Map
mapreduce.job.jvm.numtasks值在10-20之间。
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