前言：
Mapreduce程序的效率的瓶颈在于两点：
计算机性能：
CPU、内存、磁盘健康、网络
I/O操作：
数据倾斜
map和reduce数量设置不合理
map的运行时间太长，导致reduc的等待过久
小文件过多
大量的补课分块的超大文件
spill（溢写）次数过多
merge（合并）次数过多
MapReduce优化方法
数据输入：
（1）合并小文件：在执行任务前将小文件进行合并
（2）采用CombineTextInputformat来作为输入，解决输入端大量小文件的场景。将多个小文件从逻辑上规划到一个切片中，这样，多个小文件就可以交给一个 maptask。
CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 4194304);// 4m
CombineTextInputFormat.setMinInputSplitSize(job, 2097152);// 2m
job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class)
Map阶段：
（1）减少溢写（spill）操作：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。
（2）减少合并（merge）操作：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）在不影响业务逻辑的前提下，先进行combine处理，减少I/O。
Reduce阶段：
（1）合理设置map和reduce的数量
（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
（4）合理使用reduce端的buffer
I/O传输：
（1）采用数据压缩的方法，减少网络IO时间
（2）使用sequenceFile二进制文件
数据倾斜问题：
（1）抽样和范围分区
（2）自定义分区
（3）Combine
（4）采用Map join，尽量避免reduce join
JVM重用：
对于大量的小文件job，开启JVM重用会减少45%运行时间。
具体设置：mapreduce.job.jvm.numtasks 值在 10-20 之间。