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MapReduce优化

MapReduce优化

MapReduce程序执行的瓶颈在于两点

  • 服务器性能

    CPU/内存/磁盘/网络

  • I/O操作

    • 数据倾斜
    • Map、Reduce数量设置不合理
    • Map运行时间太长,导致Reduce一直等待
    • 小文件过多
    • 大量的不可分块的超大文件
    • spill溢写次数过多
    • Merge次数过多

优化方法

主要从六个方向出发:数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题、常用参数调优

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

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

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

IO传输

  • 采用数据压缩的方式,减少网络IO的的时间。安装Snappy和LZO压缩编码器
  • 使用SequenceFile二进制文件

数据倾斜问题

  • 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

减少数据倾斜的方法

  • 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

  • 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

  • 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

  • 采用Map Join,尽量避免Reduce Join

参数调优

mapred-site.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

yarn-site.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(mapred-site.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%

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.”。