最近在整理hadoop的部分内容时，发现有个问题需要注意：从“我如何完成这个任务”已经发展到了“怎么能让程序运行的更快”。其实MapReduce计算模型的优化涉及到了方方面面的内容，但是主要集中在两个方面：一是计算性能方面的优化，二是I/O操作方面的优化。但其实，这两种之中还包含留个方面的内容。
1、任务调度
任务调度是Hadoop中非常重要的一环，这个优化又涉及两个方面的内容。计算方面：Hadoop总会优先将任务分配给空闲的机器，使所有的任务能公平的分享系统资源。I/O方面：Hadoop会尽量将Map任务分配给InputSplit所在的机器，以减少网络I/O的消耗。
2.数据预处理与InputSplit的大小
MapReduce任务擅长处理少量的大数据，而在处理大量的小数据时，MapReduce的性能就会逊色很多。因此在提交MapReduce任务前可以先对数据进行一次预处理，将数据合并以提高MapReduce任务的执行效率，这个办法往往很有效。如果这还不行，可以参考Map任务的运行时间，当一个Map任务只需要运行几秒就可以结束时，就需要考虑是否应该给它分配更多的数据。通常而言，一个Map任务的运行时间在一分钟左右比较合适，可以通过设置Map的输入数据的大小来调节Map的运行时间，在FilleInputFormat中（除了CombinerFileInputFormat），Hadoop会在处理每个Block后将其作为一个InputSplit，因此合理地设置block块的大小是很重要的调节方式。除此之外，也可以通过合理地设置Map任务的数量来调节Map任务的数据输入。
3.Map和Reduce任务的数量
合理地设置Map任务与Reduce任务的数量对提高MapReduce任务的效率是非常重要的。默认的设置往往不能很好地体现出MapReduce任务的需求，不过，设置它们的数量也是要有一定的实践经验。
首先要定义两个概念--Map/Reduce任务槽。Map/Reduce任务槽就是这个集群能够同时运行的Map/Reduce任务的最大数量。比如，在一个具有1200台机器的集群中，设置每台机器最多可以同时运行10个Map任务，5个Reduce任务。那么这个集群的Map任务槽就是12000，Reduce任务槽是6000.任务槽可以帮助对任务调度进行设置。
设置MapReduce任务的Map数量主要参考的是Map的运行时间，设置Reduce任务的数量只需要参考任务槽的设置即可。一般来说，Reduce任务的数量应该是Reduce任务槽的0.95倍或者1.75倍，这是基于不同的考虑来决定的。当Reduce任务的数量是任务槽的0.95倍时，如果一个Reduce任务失败，Hadoop可以很快的找到一台空闲的机器重新执行这个任务。当Reduce任务的数量是任务槽的1.75倍时，执行速度快的机器可以获得更多的Reduce任务，因此可以使负载更加均衡，以提高任务的处理速度。
4.Combine函数
Combine函数是用于本地合并数据的函数，在有些情况下，Map函数产生的中间数据会有很多是重复的，比如在一个简单的WordCount查询中，因为词频是接近与一个zipf分布的，每个Map任务可能会产生成千上万个<the,1>记录，若将这些记录一一传送给Reduce任务是很耗时的。所以，MapReduce框架运行用户写的combine函数用于本地合并，这会大大减少网络I/O操作的消耗。此时就可以利用combine函数先计算出这个Block中单词the的个数。合理地设计combine函数会有效地减少网络传输的数量，提高 MapReduce的效率。
5.压缩
编写MapReduce程序时，可以选择对Map的输出和最终的输出结果进行压缩（同时可以选择压缩方式）。在一些情况下，Map的中间输出可能会很大，对其进行压缩可以有效地减少网络上的数据传输量。对最终结果的压缩虽然会减少数据写HDFS的时间，但是也会对读取产生一定的影响，因此要根据实际情况来选择。
6.自定义comparator
在Hadoop中，可以自定义数据类型以实现更复杂的目的，比如，当读者想实现k-means（一个基础的聚类算法）时可以定义k个整数的集合。自定义Hadoop数据类型时，推荐自定义comparator来实现数据的二进制比较，这样可以省去数据序列化和反序列化的时间，提高程序的运行效率。
目前暂时列出这几种，等后面有时间继续整理........
