MapReduce程序效率瓶颈在于两点:
1.计算机性能:CPU、内存、磁盘、网络
2.IO操作:
- 数据倾斜
- Map和Reduce数设置不合理
- Map运行时间太长,导致Reduce等待过久
- 小文件过多
- 大量不可分的超大文件
- Spill次数过多
- Merge次数过多
MapReduce优化方法主要从六个方面考虑:数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。
一、数据输入
- 合并小文件:在执行MR任务前将小文件进行合并,大量的小文件会产生大量的Map任务,增大Map任务装载次数,而任务的装载比较耗时,从而导致MR运行较慢。
- 采用CombineTextInputFormat来作为输入,解决输入端大量小文件场景。
二、Map阶段
- 减少溢写(Spill)次数:通过调整io.sort.mb及sort.spill.percent参数值,增大触发Spill的内存上限,减少Spill次数,从而减少磁盘IO。
- 减少合并(Merge)次数:通过调整io.sort.factor参数,增大Merge的文件数目,减少Merge的次数,从而缩短MR处理时间。
- 在Map之后,不影响业务逻辑前提下,先进行Combine处理,减少 I/O。
三、Reduce阶段
- 合理设置Map和Reduce数:两个都不能设置太少,也不能设置太多。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。
- 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。
- 规避使用Reduce:因为Reduce在用于连接数据集的时候将会产生大量的网络消耗。
- 合理设置Reduce端的Buffer:默认情况下,数据达到一个阈值的时候,Buffer中的数据就会写入磁盘,然后Reduce会从磁盘中获得所有的数据。也就是说,Buffer和Reduce是没有直接关联的,中间多次写磁盘->读磁盘的过程,既然有这个弊端,那么就可以通过参数来配置,使得Buffer中的一部分数据可以直接输送到Reduce,从而减少IO开销:mapreduce.reduce.input.buffer.percent,默认为0.0。当值大于0的时候,会保留指定比例的内存读Buffer中的数据直接拿给Reduce使用。这样一来,设置Buffer需要内存,读取数据需要内存,Reduce计算也要内存,所以要根据作业的运行情况进行调整。
四、IO传输
- 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
- 使用SequenceFile二进制文件
五、数据倾斜问题
数据频率倾斜:某一个区域的数据量要远远大于其他区域
数据大小倾斜:某部分记录的大小远远大于平均值
减少数据倾斜的方法:
- 抽样和范围分区
通过对原始数据进行抽样得到的结果集来预设分区边界值
- 自定义分区
- Combine
- 采用Map Join,尽量避免Reduce Join
六、常用的调优参数
- 资源相关参数
以下参数是在用户自己的MR应用程序中配置就可以生效(mapred-default.xml)
配置参数 | 参数说明 |
mapreduce.map.memory.mb | 一个MapTask可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024。如果MapTask实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死。 |
mapreduce.reduce.memory.mb | 一个ReduceTask可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024。如果ReduceTask实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死。 |
mapreduce.map.cpu.vcores | 每个MapTask可使用的最多cpu core数目,默认值: 1 |
mapreduce.reduce.cpu.vcores | 每个ReduceTask可使用的最多cpu core数目,默认值: 1 |
mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies | 每个Reduce去Map中取数据的并行数。默认值是5 |
mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent | Buffer中的数据达到多少比例开始写入磁盘。默认值0.66 |
mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent | Buffer大小占Reduce可用内存的比例。默认值0.7 |
mapreduce.reduce.input.buffer.percent | 指定多少比例的内存用来存放Buffer中的数据,默认值是0.0 |
应该在YARN启动之前就配置在服务器的配置文件中才能生效(yarn-default.xml)
配置参数 | 参数说明 |
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb | 给应用程序Container分配的最小内存,默认值:1024 |
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb | 给应用程序Container分配的最大内存,默认值:8192 |
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores | 每个Container申请的最小CPU核数,默认值:1 |
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores | 每个Container申请的最大CPU核数,默认值:32 |
yarn.nodemanager.resource.memory-mb | 给Containers分配的最大物理内存,默认值:8192 |
Shuffle性能优化的关键参数,应在YARN启动之前就配置好(mapred-default.xml)
配置参数 | 参数说明 |
mapreduce.task.io.sort.mb | Shuffle的环形缓冲区大小,默认100m |
mapreduce.map.sort.spill.percent | 环形缓冲区溢出的阈值,默认80% |
- 容错相关参数(MapReduce性能优化)
配置参数 | 参数说明 |
mapreduce.map.maxattempts | 每个Map Task最大重试次数,一旦重试参数超过该值,则认为Map Task运行失败,默认值:4。 |
mapreduce.reduce.maxattempts | 每个Reduce Task最大重试次数,一旦重试参数超过该值,则认为Map Task运行失败,默认值:4。 |
mapreduce.task.timeout | Task超时时间,经常需要设置的一个参数,该参数表达的意思为:如果一个Task在一定时间内没有任何进入,即不会读取新的数据,也没有输出数据,则认为该Task处于Block状态,可能是卡住了,也许永远会卡住,为了防止因为用户程序永远Block住不退出,则强制设置了一个该超时时间(单位毫秒),默认是600000。如果你的程序对每条输入数据的处理时间过长(比如会访问数据库,通过网络拉取数据等),建议将该参数调大,该参数过小常出现的错误提示是“AttemptID:attempt_14267829456721_123456_m_000224_0 Timed out after 300 secsContainer killed by the ApplicationMaster.”。 |
七、HDFS小文件解决方案
- 在数据采集的时候,将小文件或小批数据合并成大文件在上传HDFS
- 在业务处理之前,在HDFS上使用MapReduce程序对小文件进行合并
- 在MapReduce处理时,可采用CombineTextInputFormat提高效率
- 使用Hadoop Archive对小文及进行HDFS存档,将多个小文件打包成HAR文件,减少NameNode的内存使用
- 使用SequenceFile对文件进行合并
- 开启JVM重用:以恶个Map运行在一个JVM上,开启重用,该Map在JVM上运行完毕后,JVM将继续运行其他Map
mapreduce.job.jvm.numtasks值在10-20之间。