目录

1 MapReduce跑的慢的原因

2 MapReduce常用调优参数

map阶段

reduce阶段

3 MapReduce数据倾斜问题

1 MapReduce跑的慢的原因

MapReduce程序效率的瓶颈在于两点：

1）计算机性能

CPU、内存、磁盘、网络

2）I/O操作优化

（1）数据倾斜

（2）Map运行时间太长，导致Reduce等待过久

（3）小文件过多

2 MapReduce常用调优参数

map阶段

 map详细流程见

MapTask工作机制_一抹鱼肚白的博客-CSDN博客

1）自定义分区，减少数据倾斜;

定义类，继承Partitioner接口，重写getPartition方法

mapreduce之Partition分区_一抹鱼肚白的博客-CSDN博客

2）减少溢写的次数

mapreduce.task.io.sort.mb

Shuffle的环形缓冲区大小，默认100m，可以提高到200m

mapreduce.map.sort.spill.percent

环形缓冲区溢出的阈值，默认80% ，可以提高的90%

3）增加每次Merge合并次数

mapreduce.task.io.sort.factor默认10，可以提高到20

4）在不影响业务结果的前提条件下可以提前采用Combiner

job.setCombinerClass(xxxReducer.class);

5）为了减少磁盘IO，可以采用Snappy或者LZO压缩

conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);

conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", SnappyCodec.class,CompressionCodec.class);

6）mapreduce.map.memory.mb 默认MapTask内存上限1024MB。可以根据128m数据对应1G内存原则提高该内存。

7）mapreduce.map.java.opts：控制MapTask堆内存大小。（如果内存不够，报：java.lang.OutOfMemoryError）

8）mapreduce.map.cpu.vcores 默认MapTask的CPU核数1。计算密集型任务可以增加CPU核数

9）异常重试

mapreduce.map.maxattempts每个Map Task最大重试次数，一旦重试次数超过该值，则认为Map Task运行失败，默认值：4。根据机器性能适当提高。

reduce阶段

 reduce阶段详细流程见

ReduceTask工作机制_一抹鱼肚白的博客-CSDN博客

1）mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies每个Reduce去Map中拉取数据的并行数，默认值是5。可以提高到10。

2）mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent

Buffer大小占Reduce可用内存的比例，默认值0.7。可以提高到0.8

3）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。可以提高到0.75

4）mapreduce.reduce.memory.mb 默认ReduceTask内存上限1024MB，根据128m数据对应1G内存原则，适当提高内存到4-6G

5）mapreduce.reduce.java.opts：控制ReduceTask堆内存大小。（如果内存不够，报：java.lang.OutOfMemoryError）

6）mapreduce.reduce.cpu.vcores默认ReduceTask的CPU核数1个。可以提高到2-4个

7）mapreduce.reduce.maxattempts每个Reduce Task最大重试次数，一旦重试次数超过该值，则认为Map Task运行失败，默认值：4。

8）mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps当MapTask完成的比例达到该值后才会为ReduceTask申请资源。默认是0.05。

9）mapreduce.task.timeout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（10分钟）。如果你的程序对每条输入数据的处理时间过长，建议将该参数调大。

10）如果可以不用Reduce，尽可能不用

3 MapReduce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）减少数据倾斜的方法

       （1）首先检查是否空值过多造成的数据倾斜

       生产环境，可以直接过滤掉空值；如果想保留空值，就自定义分区，将空值加随机数打散。最后再二次聚合。

      （2）能在map阶段提前处理，最好先在Map阶段处理。如：Combiner、MapJoin

      （3）设置多个reduce个数