hadoop mapreduce 端参数优化

在MapReduce执行过程中，特别是Shuffle阶段，尽量使用内存缓冲区存储数据，减少磁盘溢写次数；同时在作业执行过程中增加并行度，都能够显著提高系统性能，这也是配置优化的一个重要依据。

下面分别介绍I/O属性和MapReduce属性这两个类的部分属性，并指明其优化方向。

1 I/O属性类的优化

I/O属性类主要包括在Shuffle阶段中相关的I/O过程的属性，在分析了每个具体属性后从以下几个属性入手进行优化。

(1) io.sort.factor属性，int类型，Map端和Reduce端使用

该属性设置在Map端和Reduce端都使用到的对文件Sort时一次合并的最大流，其默认值是10，即一次合并10个流。在集群中，将其适当增大能够提高并行度以缩短合并所需时间。将此默认值增加到100是比较常见的。

(2) io.sort.mb属性，int类型，Map端使用

该属性设置对Map输出进行排序时使用的环形内存缓冲区的大小，以M字节为单位，默认是100M。如果允许，应该增加它的值来减少磁盘溢写的次数以提高性能。

(3) io.sort.record.percent属性，float类型，Map端使用

该属性设置保留的io.sort.mb的比例用来存储Map输出的记录边界，剩余的空间用来存储Map输出记录本身，默认是0.05。

(4) io.sort.spill.percent属性，float类型，Map端使用

该属性设置Map输出内存缓冲和边界记录索引两者使用比例的阈值，达到此值后开始溢写磁盘的过程，默认是0.80。

(5) io.file.buffer.size属性，int类型，MapReduce作业使用

该属性设置MapReduce作业的I/O操作中所提供的缓冲区的大小，以字节为单位，默认是4096字节。这是一个比较保守的设置，通过增大它的大小能够减少I/O次数以提高性能。如果系统允许，64KB（65536字节）至128KB（131072字节）是较普遍的选择。

2 MapReduce属性类的优化

MapReduce属性类主要包括在MapReduce执行过程中相关配置属性，重点从以下的部分属性去分析性能优化。

(1) mapred.reduce.parallel.copies属性，int类型，Reduce端使用

该属性设置将Map输出复制到Reduce的线程的数量，默认为5。根据需要可以将其增大到20-50，增加了Reduce端复制过程的并行数，提高了系统性能。

(2) mapred.child.java.opts属性，String类型，Map和Reduce任务虚拟机使用

该属性设置Map和Reduce任务运行时Java虚拟机指定的内存的大小，默认-Xmx200m，分配给每个任务200MB内存。只要条件允许，应该让任务节点上的内存大小尽量大，可以将其增大到-Xmx512m，即512MB，以提高MapReduce作业的性能。

(3) mapred.job.shuffle.input.buffer.percent属性，float类型，Reduce端使用

该属性设置整个堆空间的百分比，用于Shuffle的复制阶段分配给Map输出缓存，默认是0.70，适当增大比例可以使Map输出不被溢写到磁盘，能够提高系统性能。

(4) mapred.job.shuffle.merge.percent属性，float类型，Reduce端使用

该属性设置Map输出缓存中使用比例的阈值，用于启动合并输出和磁盘溢写的过程，默认是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。

(5) mapred.inmem.merge.threshold属性，int类型，Reduce端使用

该属性设置启动合并输出和磁盘溢写过程的最大Map输出数量，默认为1000。由于Reduce端复制的中间值能够全部存在内存中可以获得最佳性能。如果Reduce函数内存需求很少，可以将该属性设置为0，即没有阈值限制，由mapred.job.shuffle.merge.percent属性单独控制溢写过程。

(6) mapred.job.reduce.input.buffer.percent属性，float类型，Reduce端使用

该属性设置在Reduce过程中用来在内存中保存Map输出的空间占整个堆空间的比例。Reduce阶段开始时，内存中的Map输出大小不能大于这个值。默认为0.0，说明在Reduce开始前所有的Map输出都合并到硬盘中以便为Reduce提供尽可能多的内存。然而如果Reduce函数内存需求较小，可以将该值设置为1.0来提升性能。

(7) tasktracker.http.threads属性，int类型，Map端使用

该属性设置集群中每个tasktracker用于将map输出传给reducer的工作线程的数量，默认是40。可以将其提高至40-50之间，能够增加并线线程数，提高集群性能。

调整mapred-site.xml文件，增加JVM的重用次数：

<property>
<name>mapred.job.reuse.jvm.num.tasks</name>
<value>50</value>
</property>

将所有配置文件统一，重新启动JobTracker进程与所有TaskTracker进程。

设置了jvm复用，即一个job内，多个task共享jvm，避免多次启动jvm，浪费资源和时间。提高运行效率，减少JOB执行的时间。