一、概述

     优化前我们需要知道hadoop适合干什么活，适合什么场景，在工作中，我们要知道业务是怎样的，能才结合平台资源达到最有优化。除了这些我们当然还要知道mapreduce的执行过程，比如从文件的读取，map处理，shuffle过程，reduce处理，文件的输出或者存储。在工作中，往往平台的参数都是固定的，不可能为了某一个作业去修改整个平台的参数，所以在作业的执行过程中，需要对作业进行单独的设定，这样既不会对其他作业产生影响，也能很好的提高作业的性能，提高优化的灵活性。

现在回顾下hadoop的优势（适用场景）：
1、可构建在廉价机器上，设备成本相对低
2、高容错性，HDFS将数据自动保存多个副本，副本丢失后，自动恢复，防止数据丢失或损坏
3、适合批处理，HDFS适合一次写入、多次查询（读取）的情况，适合在已有的数据进行多次分析，稳定性好
4、适合存储大文件，其中的大表示可以存储单个大文件，因为是分块存储，以及表示存储大量的数据

二、小文件优化

从概述中我们知道，很明显hadoop适合大文件的处理和存储，那为什么不适合小文件呢？

1、从存储方面来说：hadoop的存储每个文件都会在NameNode上记录元数据，如果同样大小的文件，文件很小的话，就会产生很多文件，造成NameNode的压力。
2、从读取方面来说：同样大小的文件分为很多小文件的话，会增加磁盘寻址次数，降低性能
3、从计算方面来说：我们知道一个map默认处理一个分片或者一个小文件，如果map的启动时间都比数据处理的时间还要长，那么就会造成性能低，而且在map端溢写磁盘的时候每一个map最终会产生reduce数量个数的中间结果，如果map数量特别多，就会造成临时文件很多，而且在reduce拉取数据的时候增加磁盘的IO。

好，我们明白小文件造成的弊端之后，那我们应该怎么处理这些小文件呢？

1、从源头干掉，也就是在hdfs上我们不存储小文件，也就是数据上传hdfs的时候我们就合并小文件
2、在FileInputFormat读取入数据的时候我们使用实现类CombineFileInputFormat读取数据，在读取数据的时候进行合并。

三、数据倾斜问题优化

我们都知道mapreduce是一个并行处理，那么处理的时间肯定是作业中所有任务最慢的那个了，可谓木桶效应？为什么会这样呢？

1、数据倾斜，每个reduce处理的数据量不是同一个级别的，所有导致有些已经跑完了，而有些跑的很慢。
2、还有可能就是某些作业所在的NodeManager有问题或者container有问题，导致作业执行缓慢。

那么为什么会产生数据倾斜呢？

数据本身就不平衡，所以在默认的hashpartition时造成分区数据不一致问题，还有就是代码设计不合理等。

那如何解决数据倾斜的问题呢？

1、既然默认的是hash算法进行分区，那我们自定义分区，修改分区实现逻辑，结合业务特点，使得每个分区数据基本平衡
2、既然有默认的分区算法，那么我们可以修改分区的键，让其符合hash分区，并且使得最后的分区平衡，比如在key前加随机数n-key。
3、既然reduce处理慢，我们可以增加reduce的内存和vcore呀，这样挺高性能就快了，虽然没从根本上解决问题，但是还有效果
4、既然一个reduce处理慢，那我们可以增加reduce的个数来分摊一些压力呀，也不能根本解决问题，还是有一定的效果。

那么如果不是数据倾斜带来的问题，而是节点服务有问题造成某些map和reduce执行缓慢呢？

那么我们可以使用推测执行呀，你跑的慢，我们可以找个其他的节点重启一样的任务竞争，谁快谁为准。推测执行时以空间换时间的优化。会带来集群资源的浪费，会给集群增加压力，所以我司集群的推测执行都是关闭的。其实在作业执行的时候可以偷偷开启的呀

推测执行参数控制：

mapreduce.map.speculative
mapreduce.reduce.speculative

四、mapreduce过程优化

4.1、map端

上面我们从hadoop的特性场景等聊了下mapreduce的优化，接下来我们从mapreduce的执行过程进行优化。

好吧，我们就从源头开始说，从数据的读取以及map数的确定：

    在前面我们聊过小文件的问题，所以在数据的读取这里也可以做优化，所以选择一个合适数据的文件的读取类（FIleInputFormat的实现类）也很重要我们在作业提交的过程中，会把jar，分片信息，资源信息提交到hdfs的临时目录，默认会有10个复本，通过参数mapreduce.client.submit.file.replication控制后期作业执行都会去下载这些东西到本地，中间会产生磁盘IO，所以如果集群很大的时候，可以增加该值，提高下载的效率。

分片的计算公式：

计算切片大小的逻辑：Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))
minSize的默认值是1,而maxSize的默认值是long类型的最大值,即可得切片的默认大小是blockSize(128M)
maxSize参数如果调得比blocksize小，则会让切片变小，而且就等于配置的这个参数的值
minSize参数调的比blockSize大，则可以让切片变得比blocksize还大

     因为map数没有具体的参数指定，所以我们可以通过如上的公式调整切片的大小，这样我们就可以设置map数了，那么问题来了，map数该如何设置呢？

这些东西一定要结合业务，map数太多，会产生很多中间结果，导致reduce拉取数据变慢，太少，每个map处理的时间又很长，结合数据的需求，可以把map的执行时间调至到一分钟左右比较合适，那如果数据量就是很大呢，我们有时候还是需要控制map的数量，这个时候每个map的执行时间就比较长了，那么我们可以调整每个map的资源来提升map的处理能力呀，我司就调整了mapreduce.map.memory.mb=3G（默认1G）mapreduce.map.cpu.vcores=1(默认也是1)

从源头上我们确定好map之后。那么接下来看map的具体执行过程咯。

首先写环形换冲区，那为啥要写环形换冲区呢，而不是直接写磁盘呢？这样的目的主要是为了减少磁盘i/o。

每个Map任务不断地将键值对输出到在内存中构造的一个环形数据结构中。使用环形数据结构是为了更有效地使用内存空间，在内存中放置尽可能多的数据。执行流程是，该缓冲默认100M（mapreduce.task.io.sort.mb参数控制），当到达80%（mapreduce.map.sort.spill.percent参数控制）时就会溢写磁盘。每达到80%都会重写溢写到一个新的文件。那么，我们完全可以根据机器的配置和数据来两种这两个参数，当内存足够，我们增大mapreduce.task.io.sort.mb完全会提高溢写的过程，而且会减少中间结果的文件数量。我司调整mapreduce.task.io.sort.mb=512。当文件溢写完后，会对这些文件进行合并，默认每次合并10（mapreduce.task.io.sort.factor参数控制）个溢写的文件，我司调整mapreduce.task.io.sort.factor=64。这样可以提高合并的并行度，减少合并的次数，降低对磁盘操作的次数。

mapreduce.shuffle.max.threads（默认为0，表示可用处理器的两倍），该参数表示每个节点管理器的工作线程，用于map输出到reduce。

那么map算是完整了，在reduce拉取数据之前，我们完全还可以combiner呀（不影响最终结果的情况下），此时会根据Combiner定义的函数对map的结果进行合并这样就可以减少数据的传输，降低磁盘io，提高性能了。

终于走到了map到reduce的数据传输过程了：
这中间主要的影响无非就是磁盘IO，网络IO，数据量的大小了（是否压缩），其实减少数据量的大小，就可以做到优化了，所以我们可以选择性压缩数据，这样在传输的过程中
就可以降低磁盘IO，网络IO等。可以通过mapreduce.map.output.compress（default：false）设置为true进行压缩，数据会被压缩写入磁盘，读数据读的是压缩数据需要解压，在实际经验中Hive在Hadoop的运行的瓶颈一般都是IO而不是CPU，压缩一般可以10倍的减少IO操作，压缩的方式Gzip，Lzo,BZip2,Lzma等，其中Lzo是一种比较平衡选择，mapreduce.map.output.compress.codec（default：org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec）参数设置。我司使用org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec算法，但这个过程会消耗CPU，适合IO瓶颈比较大。

mapreduce.task.io.sort.mb        #排序map输出所需要使用内存缓冲的大小，以兆为单位， 默认为100
mapreduce.map.sort.spill.percent #map输出缓冲和用来磁盘溢写过程的记录边界索引，这两者使用的阈值，默认0.8
mapreduce.task.io.sort.factor    #排序文件时，一次最多合并的文件数，默认10
mapreduce.map.output.compress    #在map溢写磁盘的过程是否使用压缩，默认false
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec  #map溢写磁盘的压缩算法，默认org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
mapreduce.shuffle.max.threads    #该参数表示每个节点管理器的工作线程，用于map输出到reduce，默认为0，表示可用处理器的两倍

4.1、reduce端

接下来就是reduce了，首先我们可以通过参数设置合理的reduce个数（mapreduce.job.reduces参数控制），以及通过参数设置每个reduce的资源，mapreduce.reduce.memory.mb=5G（默认1G）
mapreduce.reduce.cpu.vcores=1（默认为1）。

reduce在copy的过程中默认使用5（mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies参数控制）个并行度进行复制数据，我司调了mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies=100.reduce的每一个下载线程在下载某个map数据的时候，有可能因为那个map中间结果所在机器发生错误，或者中间结果的文件丢失，或者网络瞬断等等情况，这样reduce的下载就有可能失败，所以reduce的下载线程并不会无休止的等待下去，当一定时间后下载仍然失败，那么下载线程就会放弃这次下载，并在随后尝试从另外的地方下载（因为这段时间map可能重跑）。reduce下载线程的这个最大的下载时间段是可以通过mapreduce.reduce.shuffle.read.timeout（default180000秒）调整的。

Copy过来的数据会先放入内存缓冲区中，然后当使用内存达到一定量的时候才spill磁盘。这里的缓冲区大小要比map端的更为灵活，它基于JVM的heap size设置。这个内存大小的控制就不像map一样可以通过io.sort.mb来设定了，而是通过另外一个参数 mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent（default 0.7）控制的。意思是说，shuffile在reduce内存中的数据最多使用内存量为：0.7 × maxHeap of reduce task，内存到磁盘merge的启动门限可以通过mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent（default0.66）配置。

copy完成后，reduce进入归并排序阶段，合并因子默认为10（mapreduce.task.io.sort.factor参数控制），如果map输出很多，则需要合并很多趟，所以可以提高此参数来减少合并次数。

mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies #把map输出复制到reduce的线程数，默认5
mapreduce.task.io.sort.factor  #排序文件时一次最多合并文件的个数
mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent #在shuffle的复制阶段，分配给map输出缓冲区占堆内存的百分比，默认0.7
mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent #map输出缓冲区的阈值，用于启动合并输出和磁盘溢写的过程

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