MapReduce-Hadoop企业优化 *(一)MapReduce优化
一、MapReduce 跑的慢的原因
Mapreduce 程序效率的瓶颈在于两点:
1)计算机性能
CPU、内存、磁盘健康、网络
2)I/O 操作优化
(1)数据倾斜-数据量负载不均衡
(2)map和reduce数设置不合理
(3)map运行时间太长,导致reduce等待过久
(4)小文件过多-存于NameNode中
(5)大量的不可分块的超大文件
(6)spill次数过多
(7)merge次数过多等。
二、MapReduce优化方法
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。
1.数据输入
(1)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。
(2)采用CombineTextInputFormat来作为输入,解决输入端大量小文件场景。
2.Map阶段
1)减少溢写(spill)次数:
通过调整io.sort.mb:运行日志中的- mapreduce.task.io.sort.mb: 100 ,默认是100MB
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。
2)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。
3)在map之后,不影响业务逻辑前提下,先进行combine处理,减少 I/O。
3.Reduce阶段
1)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。
2)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。
3)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。
4)合理设置reduce端的buffer-缓冲区:
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,中间多了一个写磁盘->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:mapred.job.reduce.input.buffer.percent,默认为0.0(设置多少保留多少)。
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。
4.IO传输
1)采用数据压缩的方式,减少网络IO的的时间。安装使用Snappy和LZO压缩编码器。
2)使用SequenceFile二进制文件。
5.数据倾斜问题
1)数据倾斜现象
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——部分记录的大小远远大于平均值。
2)如何收集倾斜数据
在reduce方法中加入记录map输出键的详细情况的功能。
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3)减少数据倾斜的方法
方法1:抽样和范围分区
可以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。
方法2:自定义分区
基于输出键的背景知识进行自定义分区。
例如,如果map输出键的单词来源于一本书。且其中某几个专业词汇较多。那么就可以自定义分区将这这些专业词汇发送给固定的一部分reduce实例。而将其他的都发送给剩余的reduce实例。
方法3:Combine
使用Combine可以大量地减小数据倾斜。在可能的情况下,combine的目的就是聚合并精简数据。
方法4:采用Map Join,尽量避免Reduce Join。
6.常用的调优参数
1)资源相关参数
(1)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Map Task可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024。如果Map Task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Reduce Task可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024。如果Reduce Task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Map task可使用的最多cpu core数目(CPU核数),默认值: 1 |
mapreduce.reduce.cpu.vcores | 每个Reduce task可使用的最多cpu core数目,默认值: 1 |
mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies | 每个reduce去map中拿数据的并行数。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(溢写)。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 |
(2)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 1024 | 给应用程序container分配的最小内存 |
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 8192 | 给应用程序container分配的最大内存 |
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 1 | 每个container申请的最小CPU核数 |
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 32 | 每个container申请的最大CPU核数 |
yarn.nodemanager.resource.memory-mb 8192 | 给containers分配的最大物理内存 |
(3)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 100 | shuffle的环形缓冲区大小,默认100m |
mapreduce.map.sort.spill.percent 0.8 | 环形缓冲区溢出的阈值,默认80% |
2)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Reduce 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,也许永远会卡主,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.”。 |
三、总结
Map--》Shuffle-buffer环形缓冲区:默认100MB,buffer中的数据达到80%时发生溢写
Reduce--》buffer缓冲区:buffer默认占reduce内存70%。buffer中的数据达到66%时发生溢写,默认0%的内存用来存放buffer中的数据(默认不保存)。