一个 mr 作业跑的比较慢，如何来优化。

mr跑的慢可能有很多原因，如：数据倾斜、map和reduce数设置不合理、reduce等待过久、小文件过多、spill 次数过多、 merge 次数过多等。

1、解决数据倾斜：数据倾斜可能是partition不合理，导致部分partition中的数据过多，部分过少。可通过分析数据，自定义分区器解决。

2、合理设置map和reduce数：两个都不能设置太少，也不能设置太多。太少，会导致task等待，延长处理时间；太多，会导致 map、 reduce 任务间竞争资源，造成处理超时等错误。

3、设置map、reduce共存：调整slowstart.completedmaps参数，使map运行到一定程度后，reduce也开始运行，减少 reduce 的等待时间。

4、合并小文件：在执行mr任务前将小文件进行合并，大量的小文件会产生大量的map任务，增大map任务装载次数，而任务的装载比较耗时，从而导致 mr 运行较慢。

5、减少spill次数：通过调整io.sort.mb及sort.spill.percent参数值，增大触发spill的内存上限，减少spill 次数，从而减少磁盘 IO。

6、减少merge次数：通过调整io.sort.factor参数，增大merge的文件数目，减少merge的次数，从而缩短mr处理时间。