mapreduce优化

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1、MapReduce优化MapReduce计算模型的优化涉及了方方面面的内容，但是主要集中在两个方面：一是计算性能方面的优化；二是I/O操作方面的优化。这其中，又包含六个方面的内容。1.任务调度任务调度是Hadoop中非常重要的一环，这个优化又涉及两个方面的内容。计算方面：Hadoop总会优先将任务分配给空闲的机器，使所有的任务能公平地分享系统资源。I/O方面：Hadoop会尽量将Map任务分配给InputSplit所在的机器，以减少网络I/O的消耗。2.数据预处理与InputSplit的大小MapReduce任务擅长处理少量的大数据，而在处理大量的小数据时，MapReduce的性能就会

2、逊色很多。因此在提交MapReduce任务前可以先对数据进行一次预处理，将数据合并以提高MapReduce任务的执行效率，这个办法往往很有效。如果这还不行，可以参考Map任务的运行时间，当一个Map任务只需要运行几秒就可以结束时，就需要考虑是否应该给它分配更多的数据。通常而言，一个Map任务的运行时间在一分钟左右比较合适，可以通过设置Map的输入数据大小来调节Map的运行时间。在FileInputFormat中（除了CombineFileInputFormat），Hadoop会在处理每个Block后将其作为一个InputSplit，因此合理地设置block块大小是很重要的调节方式。除此

3、之外，也可以通过合理地设置Map任务的数量来调节Map任务的数据输入。3.Map和Reduce任务的数量合理地设置Map任务与Reduce任务的数量对提高MapReduce任务的效率是非常重要的。默认的设置往往不能很好地体现出MapReduce任务的需求，不过，设置它们的数量也要有一定的实践经验。首先要定义两个概念—Map/Reduce任务槽。Map/Reduce任务槽就是这个集群能够同时运行的Map/Reduce任务的最大数量。比如，在一个具有1200台机器的集群中，设置每台机器最多可以同时运行10个Map任务，5个Reduce任务。那么这个集群的Map任务槽就是12000，Redu

4、ce任务槽是6000。任务槽可以帮助对任务调度进行设置。设置MapReduce任务的Map数量主要参考的是Map的运行时间，设置Reduce任务的数量就只需要参考任务槽的设置即可。一般来说，Reduce任务的数量应该是Reduce任务槽的0.95倍或是1.75倍，这是基于不同的考虑来决定的。当Reduce任务的数量是任务槽的0.95倍时，如果一个Reduce任务失败，Hadoop可以很快地找到一台空闲的机器重新执行这个任务。当Reduce任务的数量是任务槽的1.75倍时，执行速度快的机器可以获得更多的Reduce任务，因此可以使负载更加均衡，以提高任务的处理速度。4.Combine函数

5、Combine函数是用于本地合并数据的函数。在有些情况下，Map函数产生的中间数据会有很多是重复的，比如在一个简单的WordCount程序中，因为词频是接近与一个zipf分布的，每个Map任务可能会产生成千上万个记录，若将这些记录一一传送给Reduce任务是很耗时的。所以，MapReduce框架运行用户写的combine函数用于本地合并，这会大大减少网络I/O操作的消耗。此时就可以利用combine函数先计算出在这个Block中单词the的个数。合理地设计combine函数会有效地减少网络传输的数据量，提高MapReduce的效率。在MapReduce程序中使用combi

6、ne很简单，只需在程序中添加如下内容：job.setCombinerClass(combine.class);在WordCount程序中，可以指定Reduce类为combine函数，具体如下：job.setCombinerClass(Reduce.class);5.压缩编写MapReduce程序时，可以选择对Map的输出和最终的输出结果进行压缩（同时可以选择压缩方式）。在一些情况下，Map的中间输出可能会很大，对其进行压缩可以有效地减少网络上的数据传输量。对最终结果的压缩虽然会减少数据写HDFS的时间，但是也会对读取产生一定的影响，因此要根据实际情况来选择（第7章中提供了一个小实验来验

7、证压缩的效果）。6.自定义comparator在Hadoop中，可以自定义数据类型以实现更复杂的目的，比如，当读者想实现k-means算法（一个基础的聚类算法）时可以定义k个整数的集合。自定义Hadoop数据类型时，推荐自定义comparator来实现数据的二进制比较，这样可以省去数据序列化和反序列化的时间，提高程序的运行效率（具体会在第7章中讲解）。