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佐小一

2楼 · 2020-09-19 18:36

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。

1)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，大量节点资源被占用，从而导致MR整体运行较慢。

（2）采用CombineTextInputFormat来作为输入，解决输入端大量小文件场景。

2)Map阶段

（1）减少溢写（spill）次数：通过调整io.sort.mb及sort.spill.percent参数值（在mapred-default.xml），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（在mapred-default.xml），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。

3)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）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，中间多个一个写磁盘->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：mapred.job.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。

4)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。

（2）减少数据倾斜的方法

方法1：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2：Combine

使用Combine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3：采用Map Join，尽量避免Reduce Join。

我的网名不再改

3楼 · 2020-09-20 17:20

1 MapReduce 跑的慢的原因

2 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。

1 数据输入

2 Map阶段

3 Reduce阶段

4 I/O传输

5 数据倾斜问题

6 常用的调优参数

1．资源相关参数

（1）以下参数是在用户自己的MR应用程序中配置就可以生效（mapred-default.xml）

表4-12

配置参数	参数说明
mapreduce.map.memory.mb	一个MapTask可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果MapTask实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。
mapreduce.reduce.memory.mb	一个ReduceTask可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果ReduceTask实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。
mapreduce.map.cpu.vcores	每个MapTask可使用的最多cpu core数目，默认值: 1
mapreduce.reduce.cpu.vcores	每个ReduceTask可使用的最多cpu core数目，默认值: 1
mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies	每个Reduce去Map中取数据的并行数。默认值是5
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
mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent	Buffer大小占Reduce可用内存的比例。默认值0.7
mapreduce.reduce.input.buffer.percent	指定多少比例的内存用来存放Buffer中的数据，默认值是0.0

（2）应该在YARN启动之前就配置在服务器的配置文件中才能生效（yarn-default.xml）

表4-13

配置参数	参数说明
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb	给应用程序Container分配的最小内存，默认值：1024
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb	给应用程序Container分配的最大内存，默认值：8192
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores	每个Container申请的最小CPU核数，默认值：1
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores	每个Container申请的最大CPU核数，默认值：32
yarn.nodemanager.resource.memory-mb	给Containers分配的最大物理内存，默认值：8192

（3）Shuffle性能优化的关键参数，应在YARN启动之前就配置好（mapred-default.xml）

表4-14

配置参数	参数说明
mapreduce.task.io.sort.mb	Shuffle的环形缓冲区大小，默认100m
mapreduce.map.sort.spill.percent	环形缓冲区溢出的阈值，默认80%

2．容错相关参数(MapReduce性能优化)

表4-15

配置参数	参数说明
mapreduce.map.maxattempts	每个Map Task最大重试次数，一旦重试参数超过该值，则认为Map Task运行失败，默认值：4。
mapreduce.reduce.maxattempts	每个Reduce Task最大重试次数，一旦重试参数超过该值，则认为Map Task运行失败，默认值：4。
mapreduce.task.timeout	Task超时时间，经常需要设置的一个参数，该参数表达的意思为：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。如果你的程序对每条输入数据的处理时间过长（比如会访问数据库，通过网络拉取数据等），建议将该参数调大，该参数过小常出现的错误提示是“AttemptID:attempt_14267829456721_123456_m_000224_0 Timed out after 300 secsContainer killed by the ApplicationMaster.”。

MapReduce优化方法有哪些？

1 MapReduce 跑的慢的原因

2 MapReduce优化方法

1 数据输入