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Mapreduce优化的点滴

 
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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。
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