一、影响MR程序效率的因素
1.计算机性能：
CPU、内存、磁盘、网络，
计算机的性能会影响MR程序的速度与效率
2.I/O方面
1）数据倾斜（代码优化）
2）map和reduce数量设置不合理(通过配置文件后代码中设置)
3）map运行时间过长，导致reduce等待时间过长
4）小文件过多（浪费元数据资源，CombineTextInputFormat）
5）不可分快的超大文件（不断溢写）
6）多个溢写小文件需要多次合并。
二、MR的优化方法
MR优化的六个方面：数据输入、map阶段、reduce阶段、IO传输、数据倾斜、参数调优
1.数据输入
1）合并小文件：在执行mr任务前就进行小文件合并
2）采用CombineTextInputFormat来作为输入，解决输入端大量小文件的场景
MR程序不适合处理大量小文件
2.Map阶段
1）减少溢写次数：
//修改内存大小：mapreduce.task.io.sort.mb
//修改默认溢写百分百：mapreduce.mps.sort.spill.percent
2）减少合并次数
//mapreduce.task.io.sort.factor，将merge值增大
3）在shuffle阶段不影响业务逻辑情况下使用Combiner
3.Reduce阶段
1）设置合理的map与reduce个数
//map可以通过文件切块的大小，或小文件合并改变maptask数量
//reduce通过分区partitioner，setNumReduceTasks改变reducetask数量
2）设置map/reduce共存
//即map允许到一定程度后，启动reduce减少reduce的等待时间
//mapreduce.job.reduce.slowstart.completedfmaps(参数越小reduce等待时间越少)
//合理设置reduce端的buffer：mapreduce.reduce.markreset.buffer.percent
4.数据传输
1）数据压缩
2）使用SequenceFile，它是二进制文件，使字节之间紧密度更高，提高效率。
5.数据倾斜
1）进行范围分区
2）自定义分区
3）Combiner
4）能用map join坚决不用reduce join
6.参数调优
1）CPU
//程序map阶段默认使用cpu核心数量：mapreduce.map.cpu.vcores
//程序reduce阶段more使用cpu核心数量：mapreduce.reduce.cpu.vcores
2）内存
//一个maptask可以使用的最大内存：mapreduce.map.memory.mb
//一个reducetask可以使用的最大内存：mapredcue.reduce.memory.mb
3）并行度
//reduce去map端拿数据时的并行度：mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies