`

Mapreduce优化的点滴

 
阅读更多
注:转载

1. 使用自定义Writable

自带的Text很好用,但是字符串转换开销较大,故根据实际需要自定义Writable,注意作为Key时要实现WritableCompareable接口

避免output.collect(new Text( ),new Text())

提倡key.set( ) value.set( ) output.collect(key,value)

前者会产生大量的Text对象,使用完后Java垃圾回收器会花费大量的时间去收集这些对象



2. 使用StringBuilder

不要使用Formatter StringBuffer( 线程安全)

StringBuffer尽量少使用多个append方法,适当使用+



3. 使用DistributedCache加载文件

比如配置文件,词典,共享文件,避免使用static变量



4. 充分使用Combiner Parttitioner Comparator。

Combiner : 对map任务进行本地聚合

Parttitioner : 合适的Parttitioner避免reduce端负载不均

Comparator : 二次排序

比如求每天的最大气温,map结果为日期:气温,若气温是降序的,直接取列表首元素即可



5. 使用自定义InputFormat和OutputFormat



6. MR应避免

静态变量:不能用于计数,应使用Counter

大对象:Map List

递归:避免递归深度过大

超长正则表达式:消耗性能,要在map或reduce函数外编译正则表达式

不要创建本地文件:变向的把HDFS里面的数据转移到TaskTracker,占用网络带宽

不要大量创建目录和文件

不要大量使用System.out.println,而使用Logger

不要自定义过多的Counter,最好不要超过100个

不要配置过大内存,mapred.child.java.opts -Xmx2000m是用来设置mapreduce任务使用的最大heap量

7.关于map的数目

map数目过大[创建和初始化map的开销],一般是由大量小文件造成的,或者dfs.block.size设置的太小,对于小文件可以archive文件或者Hadoop fs -merge合并成一个大文件.

map数目过少,造成单个map任务执行时间过长,频繁推测执行,且容易内存溢出,并行性优势不能体现出来。dfs.block.size一般为256M-512M

压缩的Text 文件是不能被分割的,所以尽量使用SequenceFile,可以切分



8.关于reduce的数目

reduce数目过大,产生大量的小文件,消耗大量不必要的资源,reduce数目过低呢,造成数据倾斜问题,且通常不能通过修改参数改变。

可选方案:mapred.reduce.tasks设为-1变成AutoReduce。

Key的分布,也在某种程度上决定了Reduce数目,所以要根据Key的特点设计相对应的Parttitioner 避免数据倾斜



9.Map-side相关参数优化

io.sort.mb(100MB):通常k个map tasks会对应一个buffer,buffer主要用来缓存map部分计算结果,并做一些预排序提高map性能,若map输出结果较大,可以调高这个参数,减少map任务进行spill任务个数,降低 I/O的操作次数。若map任务的瓶颈在I/O的话,那么将会大大提高map性能。如何判断map任务的瓶颈?

io.sort.spill.percent(0.8):spill操作就是当内存buffer超过一定阈值(这里通常是百分比)的时候,会将buffer中得数据写到Disk中。而不是等buffer满后在spill,否则会造成map的计算任务等待buffer的释放。一般来说,调整 io.sort.mb而不是这个参数。

io.sort.factor(10):map任务会产生很多的spill文件,而map任务在正常退出之前会将这些spill文件合并成一个文件,即merger过程,缺省是一次合并10个参数,调大io.sort.factor,减少merge的次数,减少Disk I/O操作,提高map性能。

min.num.spill.for.combine:通常为了减少map和reduce数据传输量,我们会制定一个combiner,将map结果进行本地聚集。这里combiner可能在merger之前,也可能在其之后。那么什么时候在其之前呢?当spill个数至少为min.num.spill.for.combine指定的数目时同时程序指定了Combiner,Combiner会在其之前运行,减少写入到Disk的数据量,减少I/O次数。



10.压缩(时间换空间)

MR中的数据无论是中间数据还是输入输出结果都是巨大的,若不使用压缩不仅浪费磁盘空间且会消耗大量网络带宽。同样在spill,merge(reduce也对有一个merge)亦可以使用压缩。若想在cpu时间和压缩比之间寻找一个平衡,LzoCodec比较适合。通常MR任务的瓶颈不在CPU而在于I/O,所以大部分的MR任务都适合使用压缩。



11. reduce-side相关参数优化

reduce:copy->sort->reduce,也称shuffle

mapred.reduce.parellel.copies(5):任一个map任务可能包含一个或者多个reduce所需要数据,故一个map任务完成后,相应的reduce就会立即启动线程下载自己所需要的数据。调大这个参数比较适合map任务比较多且完成时间比较短的Job。

mapred.reduce.copy.backoff:reduce端从map端下载数据也有可能由于网络故障,map端机器故障而失败。那么reduce下载线程肯定不会无限等待,当等待时间超过mapred.reduce.copy.backoff时,便放弃,尝试从其他地方下载。需注意:在网络情况比较差的环境,我们需要调大这个参数,避免reduce下载线程被误判为失败。

io.sort.factor:recude将map结果下载到本地时,亦需要merge,如果reduce的瓶颈在于I/O,可尝试调高增加merge的并发吞吐,提高reduce性能、

mapred.job.shuffle.input.buffer.percent(0.7):reduce从map下载的数据不会立刻就写到Disk中,而是先缓存在内存中,mapred.job.shuffle.input.buffer.percent指定内存的多少比例用于缓存数据,内存大小可通过mapred.child.java.opts来设置。和map类似,buffer不是等到写满才往磁盘中写,也是到达阈值就写,阈值由mapred.job,shuffle.merge.percent来指定。若Reduce下载速度很快,容易内存溢出,适当增大这个参数对增加reduce性能有些帮助。

mapred.job.reduce.input.buffer.percent (0):当Reduce下载map数据完成之后,就会开始真正的reduce的计算,reduce的计算必然也是要消耗内存的,那么在读物reduce所需要的数据时,同样需要内存作为buffer,这个参数是决定多少的内存百分比作为buffer。默认为0,也就是说reduce全部从磁盘读数据。若redcue计算任务消耗内存很小,那么可以设置这个参数大于0,使一部分内存用来缓存数据。
分享到:
评论

相关推荐

    【MapReduce篇08】MapReduce优化1

    数据倾斜是MapReduce优化中常见的问题,表现为某些Key的值远大于其他Key,导致部分Reducer负载过高。解决方法包括: 1. **抽样和范围分区**:通过抽样预设分区边界值,均衡数据分布。 2. **自定义分区**:基于业务...

    MapReduce平台优化详解.pdf

    本文将从MapReduce优化的角度,深入剖析MapReduce平台的优化方法,涵盖Combiner、Partitioner、数据压缩等方面。 一、Combiner优化 Combiner是MapReduce中的一种特殊组件,位于Mapper和Reducer之间,负责对Mapper...

    mapreduce开发优化文档

    ### MapReduce开发优化详解 #### 一、概述 MapReduce是一种分布式编程模型,主要用于处理海量数据集。在实际应用中,为了提高MapReduce作业的执行效率,需要对多个配置参数进行优化调整。本文将详细介绍MapReduce...

    MapReduce模型在Hadoop实现中的性能分析及改进优化

    MapReduce模型在Hadoop实现中的性能分析及改进优化

    MapReduce平台优化详解.pptx

    这份"MapReduce平台优化详解.pptx"主要涵盖了MapReduce优化的几个重要方面,包括Combiner、Partitioner、数据压缩以及YARN在Hadoop中的作用和优点。 首先,Combiner是一种有效的优化手段,它可以在Mapper阶段本地化...

    基于MapReduce的大数据在线聚集优化设计.pdf

    MapReduce作为一种分布式计算框架,被广泛应用于大数据处理领域,它能够处理PB级别的数据规模,有效地支持数据的在线聚集优化。然而,MapReduce在执行大数据在线聚集任务时往往存在执行时间长、执行性能较差以及延迟...

    基于MapReduce实现决策树算法

    4. 决策树算法在MapReduce中的优化:在基于MapReduce实现决策树算法中,需要对决策树算法进行优化,以提高计算速度和效率。例如,可以对决策树算法的计算过程进行并行化,对Mapper和Reducer的计算过程进行优化等。 ...

    基于MapReduce的分布式ETL调度优化方法.pdf

    根据提供的文件内容,以下是对标题“基于MapReduce的分布式ETL调度优化方法.pdf”和描述中知识点的详细解读。 分布式ETL调度优化方法是近年来大数据处理领域的一个热点技术。在大数据处理过程中,ETL(抽取 Extract...

    KNN分类算法的MapReduce并行化实现1

    总结来说,KNN分类算法的MapReduce并行化实现是大数据环境下优化KNN算法性能的重要手段。通过合理分配计算任务,减少通信开销,以及充分利用分布式计算的优势,这一实现策略为处理大规模数据集提供了可行且高效的...

    mapreduce mapreduce mapreduce

    MapReduce是一种分布式计算模型,由Google开发,用于处理和生成大量数据。这个模型主要由两个主要阶段组成:Map(映射)和Reduce(规约)。MapReduce的核心思想是将复杂的大规模数据处理任务分解成一系列可并行执行...

    大数据挖掘中的MapReduce并行聚类优化算法研究 (1).pdf

    大数据挖掘中的MapReduce并行聚类优化算法研究 (1).pdf

    Hadoop平台的MapReduce模型性能优化研究

    在此研究基础之上,本文指出MapReduce应用可在程序、参数和系统三个层面进行优化。程序和参数两个层面实现优化的可选项很多,本文在第三章对此作了详细阐述。 Hadoop在管理资源中将内存和CPU两种计算资源捆绑在一起,...

    学生mapreduce成绩分析

    通过MapReduce,我们可以高效地分析大量的学生成绩数据,提取出有价值的信息,帮助教育管理者了解教学效果,优化教学策略。而与Hadoop的结合,使得这种分析能够适应不断增长的数据规模,满足大数据时代的需求。

    MapReduce基础.pdf

    这有利于并行处理和数据局部性的优化。 #### 四、MapReduce示例分析 以常见的词频统计为例,说明MapReduce的应用。 1. **Map 函数**: - 输入:文件中的文本行。 - 输出:每行文本中的单词及其出现次数的键值对...

    实验项目 MapReduce 编程

    实验项目“MapReduce 编程”旨在让学生深入理解并熟练运用MapReduce编程模型,这是大数据处理领域中的核心技术之一。实验内容涵盖了从启动全分布模式的Hadoop集群到编写、运行和分析MapReduce应用程序的全过程。 ...

    hadoop mapreduce编程实战

    * MapReduce 程序的优化方法 MapReduce 项目实践 在实践中,我们可以使用 MapReduce 来解决各种大数据处理问题。以下是一些 MapReduce 项目实践: * WordCount 程序编写及代码分析 * 新建一个 MapReduce 工程 * ...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics