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。
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、数据倾斜问题和常用的调优参数。
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。
Map阶段
（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。
（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，先进行Combine处理，减少 I/O。
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，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，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。
IO传输
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。
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
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。
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：Combiner
使用Combiner可以大量地减小数据倾斜。在可能的情况下，Combine的目的就是聚合并精简数据。
方法4：采用Map Join，尽量避免Reduce Join。