MapReduce 性能优化

程序员喵姐

已于 2023-03-20 17:41:46 修改

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分类专栏： Hadoop 大数据文章标签： mapreduce 性能优化 hadoop

于 2023-02-25 21:14:08 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42011858/article/details/129220405

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文章介绍了MapReduce在处理大规模数据集时的性能优化策略，包括合并小文件输入、Map阶段的溢写和合并优化、Shuffle阶段内存配置、Reduce阶段内存利用以及其他的资源属性配置。强调了合理设置Map和Reduce任务数量、避免不必要的网络消耗以及优化内存使用的重要性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

MapReduce用于大规模数据集的并行运算，所以性能优化也是需要重点关注的内容，下面是我在学习过程中，对于MapReduce 性能优化的点，分享大家学习，enjoy~~

MapReduce的运行流程

在这里插入图片描述
以上是MapReduce的运行流程，所以我们在考虑优化的时候主要从五个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、Shuffle阶段和其他调优属性。
在执行MapReduce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，增大map任务装载的次数，而任务的装载比较耗时，从而导致MapReduce运行速度较慢。因此我们采用CombineTextInputFormat来作为输入，解决输入端大量的小文件场景。

Map阶段优化

在 map 端，避免写入多个 spill 文件可能达到最好的性能，一个 spill 文件是最好的。通过估计 map 的输出大小，设置合理的 mapreduce.task.io.sort.* 属性，使得 spill 文件数量最小，重点内容有：
(1)减少溢写(spill)次数：通过调整io.sort.mb及sort.spill.percent参数值，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，增大merge的文件数目，减少merge的次数，从而缩短m