使用MapReduce的优化

Posted 2021-03-28 大数据面试宝典

  一、概述

优化前我们需要知道hadoop适合干什么活，适合什么场景，在工作中，我们要知道业务是怎样的，能才结合平台资源达到最有优化。除了这些我们当然还要知道mapreduce的执行过程，比如从文件的读取，map处理，shuffle过程，reduce处理，文件的输出或者存储。在工作中，往往平台的参数都是固定的，不可能为了某一个作业去修改整个平台的参数，所以在作业的执行过程中，需要对作业进行单独的设定，这样既不会对其他作业产生影响，也能很好的提高作业的性能，提高优化的灵活性。

 回顾下hadoop的优势

1、可构建在廉价机器上，设备成本相对低
2、高容错性，HDFS将数据自动保存多个副本，副本丢失后，自动恢复，防止数据丢失或损坏
3、适合批处理，HDFS适合一次写入、多次查询（读取）的情况，适合在已有的数据进行多次分析，稳定性好
4、适合存储大文件，其中的大表示可以存储单个大文件，因为是分块存储，以及表示存储大量的数据

  二、小文件优化

从概述中我们知道，很明显hadoop适合大文件的处理和存储，那为什么不适合小文件呢？

1、从存储方面来说：hadoop的存储每个文件都会在NameNode上记录元数据，如果同样大小的文件，文件很小的话，就会产生很多文件，造成NameNode的压力。
2、从读取方面来说：同样大小的文件分为很多小文件的话，会增加磁盘寻址次数，降低性能
3、从计算方面来说：我们知道一个map默认处理一个分片或者一个小文件，如果map的启动时间都比数据处理的时间还要长，那么就会造成性能低，而且在map端溢写磁盘的时候每一个map最终会产生reduce数量个数的中间结果，如果map数量特别多，就会造成临时文件很多，而且在reduce拉取数据的时候增加磁盘的IO。

好，我们明白小文件造成的弊端之后，那我们应该怎么处理这些小文件呢？

1、从源头干掉，也就是在hdfs上我们不存储小文件，也就是数据上传hdfs的时候我们就合并小文件
2、在FileInputFormat读取入数据的时候我们使用实现类CombineFileInputFormat读取数据，在读取数据的时候进行合并。

  三、数据倾斜问题优化

我们都知道mapreduce是一个并行处理，那么处理的时间肯定是作业中所有任务最慢的那个了，可谓木桶效应？为什么会这样呢？

1、数据倾斜，每个reduce处理的数据量不是同一个级别的，所有导致有些已经跑完了，而有些跑的很慢。
2、还有可能就是某些作业所在的NodeManager有问题或者container有问题，导致作业执行缓慢。

那么为什么会产生数据倾斜呢？

数据本身就不平衡，所以在默认的hashpartition时造成分区数据不一致问题，还有就是代码设计不合理等。

那如何解决数据倾斜的问题呢？

1、既然默认的是hash算法进行分区，那我们自定义分区，修改分区实现逻辑，结合业务特点，使得每个分区数据基本平衡
2、既然有默认的分区算法，那么我们可以修改分区的键，让其符合hash分区，并且使得最后的分区平衡，比如在key前加随机数n-key。
3、既然reduce处理慢，我们可以增加reduce的内存和vcore呀，这样挺高性能就快了，虽然没从根本上解决问题，但是还有效果
4、既然一个reduce处理慢，那我们可以增加reduce的个数来分摊一些压力呀，也不能根本解决问题，还是有一定的效果。

那么如果不是数据倾斜带来的问题，而是节点服务有问题造成某些map和reduce执行缓慢呢？

那么我们可以使用推测执行呀，你跑的慢，我们可以找个其他的节点重启一样的任务竞争，谁快谁为准。推测执行时以空间换时间的优化。会带来集群资源的浪费，会给集群增加压力，所以我司集群的推测执行都是关闭的。其实在作业执行的时候可以偷偷开启的呀

运行时间：启动一个MapReduce任务，map阶段和reduce阶段都会有并行的task共同处理任务，这些task都需要开jvm，然后初始化，而这些jvm很花费空间的，如果运行一个20-30s的任务需要进行开启，初始化，停止jvm操作很是浪费，所以我们应该尽量吧数据量控制在能让每个task运行1分钟以上。

1.如何能够让Map执行效率最高
尽量减少环形缓冲区flush的次数（减少IO 的使用）

1、调大环形缓冲区的大小，将100M调更大。
2、调大环形缓冲区阈值大的大小。
3、对Map输出的数据进行压缩。（数据在压缩和解压的过程中会消耗CPU）
2.如何能够让Reduce执行效率最高
尽量减少环形缓冲区flush的次数
1尽量将所有的数据写入内存，在内存中进行计算。
3.集群调优核心思路
在网络带宽、磁盘IO是瓶颈的前提下:

能不使用io 和网络，就不使用。在必须使用的情况下，能少用IO 网络就少用，
所有的能够减少网络开销的、减少IO使用的可选项，都可以作为集群调优的可选项。（软件层面（操作系统----集群层面），硬件层面，网络层面）

数据倾斜：可以通过对原始数据进行抽样得到结果集来预设分区。

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