HADOOP 优化（4）：MapReduce生产经验

8.1 MapReduce跑的慢的原因

MapReduce程序效率的瓶颈在于两点：

1）计算机性能

CPU、内存、磁盘、网络

2）I/O操作优化

（1）数据倾斜

（2）Map运行时间太长，导致Reduce等待过久

（3）小文件过多

8.2 MapReduce常用调优参数

8.3 MapReduce数据倾斜问题

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

（1）首先检查是否空值过多造成的数据倾斜

生产环境，可以直接过滤掉空值；如果想保留空值，就自定义分区，将空值加随机数打散。最后再二次聚合。

（2）能在map阶段提前处理，最好先在Map阶段处理。如：Combiner、MapJoin

（3）设置多个reduce个数

HADOOP 优化（4）：MapReduce生产经验

原文：https://www.cnblogs.com/qiu-hua/p/15229359.html