1.MapReduce跑的慢的原因

 1.计算机性能

    CPU,内存,磁盘健康,网络

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) 大量的不可切片的超大压缩文件

  (6) Spill次数过多 

  (7) Merge次数过多等

2.MapReduce优化方法

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, 数据倾斜问题和常见的调优参数

3. 调优

  1. 数据输入

  (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任务卸载次数, 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的场景

  2. Map阶段

  (1) 减少溢写(Spill)次数 : 通过调整mapreduce.task.io.sort.mb及mapreduce.task.io.sort.spill.percent参数值, 增大出发spill的内存上线,减少Spill次数, 从而减少磁盘IO

  (2) 减少合并(Merge)次数 : 通过调整mapreduce.task.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

  (3) 在Map之后, 不影响业务逻辑前提下, 先进性Combine处理, 减少I/O

3. Reduce阶段

  (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. 太少的话,会导致Task等待,延长处理时间; 太多的话, 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, 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

  (3) 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计算也需要内存, 所以要根据作业的运行情况进行调整

4. I/O传输

  (1) 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

  (2) 使用sequenceFile二进制文件

5.数据倾斜问题

 (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) 减少数据倾斜的办法

方法一:  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

方法二:  自定义分区

     基于输出建的背景知识进行自定义分区

方法三:  Combiner

     使用Combiner可以大量地减小数据倾斜. 在可能的情况下, Combine的目的就是聚合和精简数据

方法四: 采用Map Join, 尽量避免Reduce Join

6.常用的调优参数

1)  资源相关参数

（1）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）

（2）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）

（3）Shuffle性能优化的关键参数，应在YARN启动之前就配置好（mapred-default.xml）

2）容错相关参数（MapReduce性能优化）

7. Hadoop小文件优化方法

1. Hadoop小文件弊端

HDFS上每个文件都要在NameNode上创建对应的元数据，这个元数据的大小约为150byte，这样当小文件比较多的时候，就会产生很多的元数据文件，一方面会大量占用NameNode的内存空间，另一方面就是元数据文件过多，使得寻址索引速度变慢。

小文件过多，在进行MR计算时，会生成过多切片，需要启动过多的MapTask。每个MapTask处理的数据量小，导致MapTask的处理时间比启动时间还小，白白消耗资源。

2. Hadoop小文件解决方案

     [1]小文件优化的方向：

（1）在数据采集的时候，就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS。

（2）在业务处理之前，在HDFS上使用MapReduce程序对小文件进行合并。

（3）在MapReduce处理时，可采用CombineTextInputFormat提高效率。

（4）开启uber模式，实现jvm重用

    [2]Hadoop Archive

是一个高效的将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，能够将多个小文件打包成一个HAR文件，从而达到减少NameNode的内存使用

    [3]SequenceFile

SequenceFile是由一系列的二进制k/v组成，如果为key为文件名，value为文件内容，可将大批小文件合并成一个大文件

    [4]CombineTextInputFormat

CombineTextInputFormat用于将多个小文件在切片过程中生成一个单独的切片或者少量的切片。

    [5]开启uber模式，实现jvm重用。默认情况下，每个Task任务都需要启动一个jvm来运行，如果Task任务计算的数据量很小，我们可以让同一个Job的多个Task运行在一个Jvm中，不必为每个Task都开启一个Jvm.

开启uber模式，在mapred-site.xml中添加如下配置

<!--  开启uber模式 -->

<property>

  <name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>

  <value>true</value>

</property>

 

<!-- uber模式中最大的mapTask数量，可向下修改  -->

<property>

  <name>mapreduce.job.ubertask.maxmaps</name>

  <value>9</value>

</property>

<!-- uber模式中最大的reduce数量，可向下修改 -->

<property>

  <name>mapreduce.job.ubertask.maxreduces</name>

  <value>1</value>

</property>

<!-- uber模式中最大的输入数据量，默认使用dfs.blocksize 的值，可向下修改 -->

<property>

  <name>mapreduce.job.ubertask.maxbytes</name>

  <value></value>

</property>