MapReduce用于大规模数据集的并行运算，所以性能优化也是需要重点关注的内容，下面是我在学习过程中，对于MapReduce 性能优化的点，分享大家学习，enjoy~~

MapReduce的运行流程

以上是MapReduce的运行流程，所以我们在考虑优化的时候主要从五个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、Shuffle阶段和其他调优属性。
在执行MapReduce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任务装载的次数，而任务的装载比较耗时，从而导致MapReduce运行速度较慢。因此我们采用CombineTextInputFormat来作为输入，解决输入端大量的小文件场景。

Map阶段优化

在 map 端，避免写入多个 spill 文件可能达到最好的性能，一个 spill 文件是最好的。通过估计 map 的输出大小，设置合理的 mapreduce.task.io.sort.* 属性，使得 spill 文件数量最小，重点内容有：
(1)减少溢写(spill)次数：通过调整io.sort.mb及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。我们在上面提到的那些属性参数，都是位于mapred-default.xml文件中，这些属性参数的调优方式如表所示。
(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。通过将MapReduce参数setNumReduceTasks设置为0来创建一个只有map的作业。
(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。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。

我们在上面提到的属性参数，都是位于mapred-default.xml文件中，这些属性参数的调优方式如表所示。

Shuffle阶段

Shuffle阶段的调优就是给Shuffle过程尽量多地提供内存空间，以防止出现内存溢出现象，可以由参数mapred.child.java.opts来设置，任务节点上的内存大小应尽量大。

我们在上面提到的属性参数，都是位于mapred-site.xml文件中，这些属性参数的调优方式如表所示。

reduce 优化

在 reduce 端，如果能够让所有数据都保存在内存中，可以达到最佳的性能。通常情况下，内存都保留给 reduce 函数，但是如果 reduce 函数对内存需求不是很高，将 mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold（触发合并的 map 输出文件数）设为 0，mapreduce.reduce.input.buffer.percent（用于保存 map 输出文件的堆内存比例）设为1.0，可以达到很好的性能提升。在2008年的TB级别数据排序性能测试中，Hadoop 就是通过将 reduce 的中间数据都保存在内存中胜利的。

其他优化

MapReduce还有一些基本的资源属性的配置，这些配置的相关参数都位于mapred-default.xml文件中，我们可以合理配置这些属性提高MapReduce性能，下面列举了部分调优属性。

环形缓冲区
Map 的输出结果是由 collector 处理的，每个 Map 任务不断地将键值对输出到在内存中构造的一个环形数据结构中。使用环形数据结构是为了更有效地使用内存空间，在内存中放置尽可能多的数据。

这个数据结构其实就是个字节数组，叫 Kvbuffer，名如其义，但是这里面不光放置了数据，还放置了一些索引数据，给放置索引数据的区域起了一个 Kvmeta 的别名，在Kvbuffer 的一块区域上穿了一个 IntBuffer（字节序采用的是平台自身的字节序）的马甲。数据区域和索引数据区域在 Kvbuffer 中是相邻不重叠的两个区域，用一个分界点来划分两者，分界点不是亘古不变的，而是每次 Spill 之后都会更新一次。初始的分界点是0，数据的存储方向是向上增长，索引数据的存储方向是向下增长的，Kvbuffer存放指针的 bufindex 是一直向上增长，比如 bufindex 初始值为0，一个 Int 型的 key 写完之后，bufindex 增长为4，一个 Int 型的 value 写完之后，bufindex 增长为8。

索引是对在 kvbuffer 中的键值对的索引，是个四元组，包括：value 的起始位置、key 的起始位置、partition 值、value 的长度，占用四个 Int 长度，Kvmeta 的存放指针的Kvindex 每次都是向下跳四个“格子”，然后再向上一个格子一个格子地填充四元组的数据。比如 Kvindex 初始位置是 -4，当第一个键值对写完之后，(Kvindex+0) 的位置存放 value 的起始位置、(Kvindex+1) 的位置存放 key 的起始位置、(Kvindex+2) 的位置存放 partition 的值、(Kvindex+3) 的位置存放 value 的长度，然后 Kvindex 跳到 -8 的位置，等第二个键值对和索引写完之后，Kvindex 跳到 -12 位置。

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