将普通web项目底层换成hadoop框架：

（1） 避免不必要的reduce任务

如果mapreduce程序中reduce是不必要的，那么我们可以在map中处理数据, Reducer设置为0。这样避免了多余的reduce任务。

（2） 为job添加一个Combiner

为job添加一个combiner可以大大减少shuffle阶段从map task拷贝给远程reduce task的数据量。一般而言，combiner与reducer相同。

（3） 根据处理数据特征使用最适合和简洁的Writable类型

Text对象使用起来很方便，但它在由数值转换到文本或是由UTF8字符串转换到文本时都是低效的，且会消耗大量的CPU时间。当处理那些非文本的数据时，可以使用二进制的Writable类型，如IntWritable， FloatWritable等。二进制writable好处：避免文件转换的消耗；使map task中间结果占用更少的空间。

（4） 重用Writable类型

很多MapReduce用户常犯的一个错误是，在一个map/reduce方法中为每个输出都创建Writable对象。例如，你的Wordcount mapper方法可能这样写：

public void map(...) {

  …

  for (String word : words) {

    output.collect(new Text(word), new IntWritable(1));

  } 

}

这样会导致程序分配出成千上万个短周期的对象。Java垃圾收集器就要为此做很多的工作。更有效的写法是：

class MyMapper … {

  Text wordText = new Text();

  IntWritable one = new IntWritable(1);

  public void map(...) {

    for (String word: words) {

      wordText.set(word)

      output.collect(wordText, one);

    }

  }

}