MapReduce调优篇
问：MapReduce常见的调优方式。
答：
- 采用CombineTextInputFormat来作为输入，解决输入端大量小文件场景。大量的小文件会产生大量的map任务，任务都需要初始化，从而导致mr运行缓慢
- 减少spill溢写次数：通过调整mapreduce.task.io.sort.mb及mapreduce.map.sort.spill.percent参数的值，增大触发spill的内存上限，减少spill次数，从而减少磁盘io的次数。
- 减少merge合并次数：调整mapreduce.task.io.sort.factor参数（默认10），增大merge的文件数，减少merge的次数，从而缩短mr处理时间
- 在map之后，不影响业务逻辑的情况下，先进行combine处理，减少I/O。
- 设置合理的map、reduce个数
- map进行到一定阶段时，开始分配reduce资源。由mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps参数配置(默认0.05，即map进行到5%时，开始为reduce分配资源并运行)，可以适当调大，如0.8，减少reduce的等待时间。
- 尽量避免使用reduce
- 合理设置reduce端的buffer：默认情况下，数据达到一定阈值的时候，Buffer中的数据会写入磁盘，然后reduce会从磁盘中获得所有的数据。即Buffer与reduce没有关联的，中间多次写磁盘、读磁盘的过程。那么可以通过调整参数，使得Buffer中的数据可以直接输送到reduce，从而减少I/O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中的数值直接拿给Reducer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。
- 设置数据压缩：在map端可以设置数据压缩，减少shuffle开销。reduce处理结果落盘时，也可以进行数据压缩，减少数据量。
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后话
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