最近在做报表统计，跑hadoop任务。

之前也跑过map/reduce但是数据量不大，遇到某些map/reduce执行时间特别长的问题。

执行时间长有几种可能性：

1. 单个map/reduce任务处理的任务大。

    需要注意每个任务的数据处理量大小不至于偏差太大。可以切割部分大文件。

2. map数量过多, reduce拉取各方数据慢

    这种情况，可以在中间加一轮map过程A。

    即map -> mapA – > reduce，来减少reduce拉取数据的源头的个数。

3. 遇到了执行慢节点

    hadoop 可以执行推测执行。对于某些耗时长的任务，如果集群有多余的slot可以启动额外的任务执行。

    如果对于同一个map(或者reduce)，有任何一个相同map执行完成。则其他任务会被kill, 该map(或者reduce)执行完成。

    这种情况完全避免了，慢节点问题。

　 推测执行参数: mapred.map.tasks.speculative.execution 和 mapred.reduce.tasks.speculative.execution 默认开启。

map/reduce官方默认参数: https://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/mapred-default.html