MapReduce 调优

Job Tracker Related

严格来说，下面这个配置项，是决定HDFS文件block数量的多少(也就是文件个数)，但是它会间接的影响Job Tracker的调度和内存的占用(其实更能影响name node内存的使用)。

dfs.block.size

mapred.map.tasks.speculative.execution=true

mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true

这两个是推测执行的配置项，当然如果你从来不关心这两个选项也没关系，它们默认值是true

所谓的推测执行，就是当所有task都开始运行之后，Job Tracker会统计所有任务的平均进度，如果某个task所在的task node机器配置比较低或者CPU load很高（原因很多），导致任务执行比总体任务的平均执行要慢，此时Job Tracker会启动一个新的任务（duplicate task），原有任务和新任务哪个先执行完就把另外一个kill掉，这也是我们经常在Job Tracker页面看到任务执行成功，但是总有些任务被kill，就是这个原因。

mapred.child.java.opts

一般来说，都是reduce耗费内存比较大，这个选项正是用来设置JVM堆的最大可用内存，但是也不要设置太大，如果超过2G，应该考虑从程序设计角度去优化。

Map Related

Input Split的大小，决定了一个Job拥有多少个map，默认64M每个Split，如果输入的数据量巨大，那么默认的64M的block会有几万甚至几十万的Map Task，集群的网络传输会很大，最严重的是给Job Tracker的调度、队列、内存都会带来很大压力。

mapred.min.split.size
这个配置项决定了每个 Input Split的最小值，也间接决定了一个Job的map 数目。

mapred.compress.map.output

压缩Map的输出应该作为一个习惯，这样做有两个好处：

a)      压缩是在内存中进行，所以写入map本地磁盘的数据就会变小，大大减少了本地IO次数

b)      Reduce从每个map节点copy数据，也会明显降低网络传输的时间

补充：数据序列化其实效果会更好，无论是磁盘IO还是数据大小，都会明显的降低。

io.sort.mb

以MB为单位，默认100M，通常来看，这个值太小了

这个选项定义了map输出结果在内存占用buffer的大小，当buffer达到一定阈值，会启动一个后台线程来对buffer的内容进行排序，然后写入本地磁盘(一个spill文件)