MapReduce调优
充分的利用机器的性能，更快的完成mr程序的计算任务。甚至是在有限的机器条件下，能够支持运行足够多的mr程序。
从mr程序的内部运行机制，我们可以了解到一个mr程序由mapper和reducer两个阶段组成，
其中mapper阶段包括：
(1)数据的读取、
(2)map处理以及写出操作(排序和合并/sort&merge)，
而reducer阶段包含：
(1)对mapper端输出数据的获取、
(2)数据合并(sort&merge)、
(3)reduce处理以及写出操作。
那么在这七个子阶段中，能够进行较大力度的进行调优的就是
map端的输出、reducer端的数据合并以及reducer的个数这三个方面的调优操作。
也就是说虽然性能调优包括cpu、内存、磁盘io以及网络这四个大方面，但是从mr程序的执行流程中，我们可以知道主要有调优的是内存、磁盘io以及网络。在mr程序中调优，主要考虑的就是减少网络传输和减少磁盘IO操作，故本次课程的mr调优主要包括服务器调优、代码调优、mapper调优、reducer调优以及runner调优这五个方面。
mapreduce调优
1. mapreduce.task.io.sort.factor —>mr程序进行合并排序的时候，打开的文件数量，默认为10个.
2. mapreduce.task.io.sort.mb —> mr程序进行合并排序操作的时候或者mapper写数据的时候，内存大小，默认100M
3. mapreduce.map.sort.spill.percent —> mr程序进行flush操作的阀值，默认0.80。
4. mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies —>mr程序reducer copy数据的线程数，默认5。
5. mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent —>reduce复制map数据的时候指定的内存堆大小百分比，默认为0.70，适当的增加该值可以减少map数据的磁盘溢出，能够提高系统能。
6. mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent —>reduce进行shuffle的时候，用于启动合并输出和磁盘溢写的过程的阀值，默认为0.66。如果允许，适当增大其比例能够减少磁盘溢写次数，提
高系统性能。同mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent一起使用。
7. mapreduce.task.timeout —>mr程序的task执行情况汇报过期时间，默认600000(10分钟)，设置为0表示不进行该值的判断。
Uber模式也是一种优化：
1、概念：Uber模式是Hadoop2.0中实现的一种针对MR小作业的优化机制。
即如果作业足够小，则所有task在一个jvm（mrappmaster）中完成要比为每个task启动一个container更划算。
2.下面是该机制的相关参数，这些参数均为客户端配置。
在hadoop2.X版本中新增加了Uber模式运行MR
Hadoop中对Uber模式的定义：
1：mapreduce.job.ubertask.enable=true，首先开启Uber模式，默认是false
2：mapreduce.job.ubertask.maxmaps map任务数的阀值 9
mapreduce.job.ubertask.maxreduces reduce任务数的阀值 1
map的数量<=9， reduce<=1
3：所有的输入文件的总长度<=默认的块的大小（128M）
4：mapreduce.map.memory.mb(默认是1024)<=内存需求(内存需求的大小由yarn.app.mapreduce.am.resource.mb来决定，默认1536M)
5：cpu<=yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores(默认1)
6：采用非链式方式运行MR
Uber模式优点：
针对多个小作业，开启uber模式，mapreduce会将所有的task任务放在一个JVM中完成，就需要每个task都去申请资源，启动一个Container容器，
而是多个task申请一份资源，资源会重复的利用，这样的话可以节省cpu及网络Io，磁盘Io的消耗，节省了job运行的时间。
代码调优，主要是mapper和reducer中，针对多次创建的对象，进行代码提出操作。这个和一般的java程序的代码调优一样。
mapper调优主要就是就一个目标：减少输出量。我们可以通过增加combine阶段以及对输出进行压缩设置进行mapper调优。
1.combine介绍：
实现自定义combine要求继承reducer类，特点：
以map的输出key/value键值对作为输入输出键值对，作用是减少网络输出，在map节点上就合并一部分数据。
适用场景，map的输出是数值型的，方便进行统计。
2.压缩设置：
在提交job的时候分别设置启动压缩和指定压缩方式。mapreduce.map.output.compress—>设置是否启动map输出的压缩机制，默认为false。在需要减少网络传输的时候，可以设置为true。
reducer调优主要是通过参数调优和设置reducer的个数来完成。
reducer个数调优：
要求：一个reducer和多个reducer的执行结果一致，不能因为多个reducer导致执行结果异常。
规则：一般要求在hadoop集群中的执行mr程序，map执行完成100%后，尽量早的看到reducer执行到33%，可以通过命令hadoop job -status job_id或者web页面来查看。
原因： map的执行process数是通过inputformat返回recordread来定义的；而reducer是有三部分构成的，分别为读取mapper输出数据、合并所有输出数据以及reduce处理，其中第一步要
依赖map的执行，所以在数据量比较大的情况下，一个reducer无法满足性能要求的情况下，我们可以通过调高reducer的个数来解决该问题。
优点：充分利用集群的优势。
缺点：有些mr程序没法利用多reducer的优点，比如获取top n的mr程序。
runner调优其实就是在提交job的时候设置job参数，一般都可以通过代码和xml文件两种方式进行设置。
1~8详见ActiveUserRunner(before和configure方法)，9详解TransformerBaseRunner(initScans方法)
1. mapred.child.java.opts: 修改childyard进程执行的jvm参数，针对map和reducer均有效，默认：-Xmx200m
2. mapreduce.map.java.opts： 需改map阶段的childyard进程执行jvm参数，默认为空，当为空的时候，使用mapred.child.java.opts。
3. mapreduce.reduce.java.opts：修改reducer阶段的childyard进程执行jvm参数，默认为空，当为空的时候，使用mapred.child.java.opts。
4. mapreduce.job.reduces —> 修改reducer的个数，默认为1。可以通过job.setNumReduceTasks方法来进行更改。
5. mapreduce.map.speculative：是否启动map阶段的推测执行，默认为true。其实一般情况设置为false比较好。可通过方法job.setMapSpeculativeExecution来设置。
6. mapreduce.reduce.speculative：是否需要启动reduce阶段的推测执行，默认为true，其实一般情况设置为fase比较好。可通过方法job.setReduceSpeculativeExecution来设置。
7. mapreduce.map.output.compress —>设置是否启动map输出的压缩机制，默认为false。在需要减少网络传输的时候，可以设置为true。
8. mapreduce.map.output.compress.codec —>设置map输出压缩机制，默认为org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec，推荐使用SnappyCodec(在之前版本中需要进行安装操作，
现在版本不太清楚，安装参数：http://www.cnblogs.com/chengxin1982/p/3862309.html)
9. hbase参数设置
由于hbase默认是一条一条数据拿取的，在mapper节点上执行的时候是每处理一条数据后就从hbase中获取下一条数据，通过设置cache值可以一次获取多条数据，减少网络数据传输。
要了解学习大数据的可以加群，群号： 834325294，群里有免费的学习资料和视频
