http://www.cnblogs.com/c840136/archive/2013/03/10/2952887.html
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mapreduce程序效率的瓶颈在于两点：
1：计算机性能
2：I/O操作优化
优化无非包括时间性能和空间性能两个方面，存在一下常见的优化策略：
1：输入的文件尽量采用大文件
众多的小文件会导致map数量众多，每个新的map任务都会造成一些性能的损失。所以可以将一些小文件在进行mapreduce操作前进行一些预处理，整合成大文件，或者直接采用ConbinFileInputFormat来作为输入方式，此时hadoop会考虑节点和集群的位置信息，已决定将哪些文件打包到同一个单元之中。
2：合理分配map和reduce任务的数量
通过属性mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum分别可以配置单个节点上map任务和reduce任务的最大数量。
3：压缩中间数据，减少I/O
4：在map后先进行combine处理，减少I/O
**************************************************************************- map task的数量即mapred.map.tasks的参数值，用户不能直接设置这个参数。Input Split的大小，决定了一个Job拥有多少个map。默认input split的大小是64M（与dfs.block.size的默认值相同）。然而，如果输入的数据量巨大，那么默认的64M的block会有几万甚至几十万的Map Task，集群的网络传输会很大，最严重的是给Job Tracker的调度、队列、内存都会带来很大压力。mapred.min.split.size这个配置项决定了每个 Input Split的最小值，用户可以修改这个参数，从而改变map task的数量。
- 一个恰当的map并行度是大约每个节点10-100个map，且最好每个map的执行时间至少一分钟。
- reduce task的数量由mapred.reduce.tasks这个参数设定，默认值是1。
- 合适的reduce task数量是0.95或者0.75*( nodes * mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum), mapred.tasktracker.tasks.reduce.maximum的数量一般设置为各节点cpu core数量，即能同时计算的slot数量。对于0.95，当map结束时，所有的reduce能够立即启动；对于1.75，较快的节点结束第一轮reduce后，可以开始第二轮的reduce任务，从而提高负载均衡。
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对一 个job的map数和reduce数的设定对一个job的运行是非常重要的，并且非常简单。以下是一些设 置这几个值的经验总结：
- 如果job的每个map或者 reduce task的运行时间都只有30-40秒钟，那么就减少该job的map或者reduce数，每一个task(map|reduce)的setup和加入到 调度器中进行调度，这个中间的过程可能都要花费几秒钟，所以如果每个task都非常快就跑完了，就会在task的开始和结束的时候浪费太多的时间。JVM 的reuse方式也可以解决 这个问题。
- 如 果某个input的文件 非常的大，比如 1TB，可以考虑将hdfs上的每个block size设大，比如设成256MB或者512MB，这样map和reduce的数据 可以减小。而且用户还可以通过命令 ：
hadoop distcp -Ddfs.block.size=$[256*1024*1024] /path/to/inputdata /path/to/inputdata-with-largeblocks的方式来将已经存在咋hdfs上的数据进行大块化。然后删除掉原先的文件。 - 只 要每个task都运行至少30-40秒钟，就可以考虑将mapper数扩大，比如集群的map slots为100个，那么就不要将一个job的mapper设成101，这样前100个map能够并行完成，而最后一个map要在前100个 mapper结束后才开始，因此在reduce开始运行前，map阶段的时间几乎就要翻倍。
- 尽量不要运行太多的reduce task。对大多数job来说，最好rduce的个数最多和集群中的reduce持平，或者比集群的 reduce slots小。这个对于小集群而言，尤其重要。