MapReduce的优化

本文探讨了MapReduce作业的性能优化策略,包括通过调整mapreduce.job.jvm.numtasks参数来实现JVM重用,从而显著减少运行时间,特别是在处理大量小文件场景下。此外,还介绍了推测执行机制,它能够并行执行某些Map任务以加速长尾作业的完成,但同时也警告了在数据倾斜情况下使用该功能的风险。

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mapreduce.job.jvm.numtasks
默认值: 1
说明:一个jvm可连续启动多个同类型任务,默认值1,若为-1表示不受限制
开启JVM 重用对于大量小文件Job,可以开启JVM 重用会减少 45%运行时间。JVM 重用理解:一个 map 运行一个 jvm,重用的话,在一个 map 在 jvm 上运行完毕后,jvm 继续运行其他 map。具体设置:mapreduce.job.jvm.numtasks 值在 10-20 之间

<property>
  <name>mapreduce.map.speculative</name>
  <value>true</value>
  <description>If true, then multiple instances of some map tasks 
               may be executed in parallel.</description>
</property>

speculative:推测/预测/推断执行,默认开启。长尾作业(拖后腿的Task)在其他机器上再执行一次,谁先跑完就以这个作为结果,同时把还没跑完的kill掉。但是数据倾斜了就很危险,因为在这台机器是数据倾斜,换一台机器同样是数据倾斜的,还是很慢。跑不出结果,所以要解决数据倾斜

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