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[TOC]
1）计算机性能
CPU、内存、磁盘健康、网络。
文件系统可以设置文件访问时，不更新atime
2）I/O 操作优化
（1）数据倾斜
（2）map和reduce数设置不合理
（3）map运行时间太长，导致reduce等待过久
（4）小文件过多
（5）大量的不可分块的超大文件
（6）spill次数过多
（7）merge次数过多等。
MapReduce优化方法主要从几个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题。
1）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。
2）采用CombineTextInputFormat来作为输入，解决输入端大量小文件场景。
1）减少溢写（spill）次数：通过调整mapreduce.task.io.sort.mb及mapreduce.map.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次数。
2）减少合并（merge）次数：通过调整mapreduce.task.io.sort.factor参数，增大merge时同时打开的文件数目，减少merge的次数，从而缩短mr处理时间。本质上其实就是增大打开的文件句柄数。
3）在map之后，不影响业务逻辑前提下，先进行combine处理，减少 I/O。
1）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。
2）设置map、reduce共存：调整mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps参数，默认0.05。表示至少map任务中，执行完成的maptask数不少于5%才启动reducetask。完成了使map运行到一定程度后，reduce也开始运行，减少reduce的等待时间。
3）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。
4）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，中间多了一个写磁盘->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。
1）采用数据压缩的方式，减少网络IO的的时间。安装Snappy和LZO压缩编码器。
2）使用SequenceFile二进制文件。写入速度更快，比普通文本写入更快
1）数据倾斜现象
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——部分记录的大小远远大于平均值。
2）减少数据倾斜的方法。
MapReduce数据倾斜通常发生在reduce阶段中，因为map输出的数据经过分区之后，每个分区由一个reduce处理，而每个分区的数据量如果差异很大的话，那么reduce的处理时间肯定不同，导致木桶效应的发送，所以必须避免数据倾斜。
方法1：抽样和范围分区
可以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。（hive中有说到）
方法2：自定义分区
基于输出键的背景知识进行自定义分区。例如，如果map输出键的单词来源于一本书。且其中某几个专业词汇较多。那么就可以自定义分区将这这些专业词汇发送给固定的一部分reduce实例。而将其他的都发送给剩余的reduce实例。
方法3：Combine
使用Combine可以大量地减小数据倾斜。在可能的情况下，combine的目的就是聚合并精简数据。
方法4：采用Map Join，尽量避免Reduce Join。没有reduce就不会涉及到数据倾斜的问题
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| mapreduce.map.memory.mb | 一个Map Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Map Task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Reduce Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Reduce Task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Map task可使用的最多cpu core数目，默认值: 1 |
| mapreduce.reduce.cpu.vcores | 每个Reduce task可使用的最多cpu core数目，默认值: 1 |
| mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies | 每个reduce去map中拿数据的并行数。默认值是5 |
| mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent | reduce端的merge过程中， 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 | 会保留指定比例的内存读buffer中的数据直接拿给reduce使用，无需经过写入磁盘再给reduce的过程。默认值是0.0 |
| mapreduce.map.speculative | 设置任务是否可以并发执行 |
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 1024 | 给应用程序container分配的最小内存 |
| yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 8192 | 给应用程序container分配的最大内存 |
| yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 1 | 每个container申请的最小CPU核数 |
| yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 32 | 每个container申请的最大CPU核数 |
| yarn.nodemanager.resource.memory-mb 8192 | 给containers分配的最大物理内存 |
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| mapreduce.task.io.sort.mb 100 | shuffle的环形缓冲区大小，默认100m |
| mapreduce.map.sort.spill.percent 0.8 | 环形缓冲区溢出的阈值，默认80% |
| mapreduce.task.io.sort.factor | 同时打开文件的数目。增大merge时同时打开的文件数目，减少merge的次数 |
| 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，也许永远会卡主，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.”。 |
HDFS上每个文件都要在namenode上建立一个索引，这个索引的大小约为150byte，这样当小文件比较多的时候，就会产生很多的索引文件，一方面会大量占用namenode的内存空间，另一方面就是索引文件过大是的索引速度变慢。
hadoop archive 是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，它能够将多个小文件打包成一个HAR文件，这样就减少了namenode的内存使用。
sequence file由一系列的二进制key/value组成，如果key为文件名，value为文件内容，则可以将大批小文件合并成一个大文件。
将多个文件合并成一个文件的时候，需要提供一个索引文件，说明每个文件在总文件中的起始位置，长度等信息
继承于 FileInputFormat,实现子类是CombineTextInputFormat。它是是一种新的inputformat，用于将多个文件合并成一个单独的split，另外，它会考虑数据的存储位置。
对于大量小文件Job，可以开启JVM重用会减少45%运行时间。
JVM重用理解：一个map运行一个jvm，重用的话，在一个map在jvm上运行完毕后，jvm继续运行其他map。
具体设置：mapreduce.job.jvm.numtasks值在10-20之间。
但是开启jvm有个缺陷。但是某个jvm被某个map或者reduce任务使用过之后，只有当当前MapReduce整个任务结束之后，其他MapReduce任务才能使用该jvm，也就是说即便该jvm是空闲的，也无法给其他MapReduce任务使用。一定程序上造成资源的浪费。
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