Hadoop——常见优化

MapReduce 程序效率的瓶颈在于两点：

1. 计算机性能
   CPU、内存、磁盘健康、网络
2. I/O操作优化
   （1）数据倾斜
   （2）Map和Reduce数设置不合理
   （3）Map运行时间太长，导致Reduce等待过久
   （4）小文件过多
   （5）大量的不可分块的超大文件
   （6）Spi次数过多
   （7）Merge次数过多等。

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）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，增大Map任务装载次数，而任务的装载比较耗时，从而导致MR运行较慢。
（2）采用来作为输入，解决输入端大量小文件场景。

（1）减少溢写（Spill）次数：通过调整及参数值，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：通过调整参数，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。

（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）规避使用Reduce:因为Reduce在用于连接数据集的时候将会产生大量的网络消耗。
（4）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，中间多次写磁盘>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：，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。

（1）采用数据压缩的方式，减少网络IO的的时间。安装smappy和LZO压缩编码器。
（2）使用SequenceFile二进制文件。

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。
   数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值。
2. 减少数据倾斜的方法
   方法1：抽样和范围分区
   可以通过对原始数据进行抽样得到的结果集来预设分区边界值。
   方法2：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3：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4：采用Map.Join，尽避免Reduce Join。

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）

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。
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。
每个MapTask可使用的最多cpu core数目，默认值: 1
每个ReduceTask可使用的最多cpu core数目，默认值: 1
每个Reduce去Map中取数据的并行数。默认值是5
Buffer中的数据达到多少比例开始写入磁盘。默认值0.66
Buffer大小占Reduce可用内存的比例。默认值0.7
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）

给应用程序Container分配的最小内存，默认值：1024
给应用程序Container分配的最大内存，默认值：8192
每个Container申请的最小CPU核数，默认值：1
每个Container申请的最大CPU核数，默认值：32
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）
Shuffle的环形缓冲区大小，默认100m
形缓冲区溢出的阈值，默认80%

HDFS上每个文件都要在NameNode上建立一个索引，这个索引的大小约为150byte，这样当小文件比较多的时候，就会产生很多的索引文件，一方面会大量占用NameNode的内存空间，另一方面就是索引文件过大使得索引速度变慢。

小文件的优化无非以下几种方式：
（1）在数据采集的时候，就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS。
（2）在业务处理之前，在HDFS上使用MapReduce程序对小文件进行合并。
（3）在MapReduce处理时，可采用CombineTextInputFormat提高效率。

• 1.Hadoop Archive
  是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，它能够将多个小文件打包成一个HAR文件，这样就减少了NameNode的内存使用。
• 2.Sequence File
  Sequence File由一系列的二进制key/value组成，如果key为文件名，value为文件内容，则可以将大批小文件合并成一个大文件。
• 3.CombineFilelnputFormat
  CombineFileInputFormat是一种新的ImputFomat，用于将多个文件合并成一个单独的Split，另外，它会考虑数据的存储位置。
• 4.开启JVM重用
  对于大量小文件Job，可以开启JVM重用会减少45?行时间。
  JVM重用原理：一个Map运行在一个JVM上，开启重用的话，该Map在JVM上运行完毕后，JVM继续运行其他Map。
  具体设置：mapreduce.job.jvmnumtasks值在10-20之间。