MapReduce优化经验

1. 合理设置Map和Reduce任务的数量： 过多的Map和Reduce任务会增加任务调度和数据传输时间，导致性能下降。一般来说，Map任务的数量应该与切片数量成比例，Reduce任务的数量应该与集群节点数成比例。

2.增大环形缓冲区大小： MapReduce任务可以通过缓存来减少磁盘I/O和网络传输的开销，提高程序的性能。可以通过增大环形缓冲区的大小和溢出的阈值比来提高缓存的效率。

3.避免数据倾斜： 在处理过程中，一些key可能会被分配到同一个Reduce任务中，导致任务执行时间不均衡。为了解决这个问题，可以使用自定义分区器、合并小文件、拆分大文件等方式来避免数据倾斜。

4. 使用Combiner： Combiner可以在Map任务完成后对数据进行局部聚合，从而减少Reduce任务的输入数据量，提高程序的性能，前提是 在不影响业务的情况下，使用combiner 。

5. 合并小文件： 小文件问题可以使用CombineTextInputFormat进行输入，将小文件进行合并处理。

6. 使用压缩： 使用压缩可以减少网络传输的数据量和磁盘空间的占用，提高程序的性能。

7. 设置map和reduce共存： 可以通过调整参数，当map运行到一定程序后，reduce也开始运行，以此减少reduce的等待时间。