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Hadoop优化

1.数据输入小文件处理
a.合并小文件：对小文件进行归档、自定义inputFormat将小文件存储成sequenceFile文件
b.采用CombineFileInputFormat来作为输入，解决输入端大量小文件场景
c.对于大量小文件job，可以开启JVM重用
2.map阶段
a.增大环形缓冲区大小，由100M扩大到200M
b.增大环形缓冲区溢写的比例，由80%扩大到90%
c.减少对溢写文件的merge次数
d.不影响实际业务的前提下，采用combiner提前合并，减少IO
3.reduce阶段
a.合理设置map和reduce数：两个都不能设置太多或者太少。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。
b.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。
c.规避使用reduce，因为reduce在用于连接数据集的时候会产生大量的网络消耗
d.增加每个reduce去map中拿数据的并行数
e.集群性能可以的前提下，增大reduce端存储数据内存的大小
4.IO传输
a.采用数据压缩的方式，减少网络IO的时间。安装snappy和lzo压缩编码器
b.使用sequenceFile二进制文件
5.整体
a.map task默认内存为1G，可以增加map task内存大小为4-5G
b.reduce task默认内存大小为1G，可以增加reduce task内存大小为4-5G
c.可以增加maptask的CPU核数，增加reduce task的CPU核数
d.增加每个container的CPU核数和内存大小
e.调整每个map task和reduce task最大重试次数

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