Hadoop参数调优

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a67b5c50100vop9.html

dfs.block.size

决定HDFS文件block数量的多少(文件个数),它会间接的影响Job Tracker的调度和内存的占用(更影响内存的使用),

mapred.map.tasks.speculative.execution=true

mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true

这是两个推测式执行的配置项,默认是true

所谓的推测执行，就是当所有task都开始运行之后，Job Tracker会统计所有任务的平均进度，如果某个task所在的task
node机器配

置比较低或者CPU load很高（原因很多），导致任务执行比总体任务的平均执行要慢，此时Job
Tracker会启动一个新的任务

（duplicate task），原有任务和新任务哪个先执行完就把另外一个kill掉，这也是我们经常在Job
Tracker页面看到任务执行成功，但

是总有些任务被kill，就是这个原因。

mapred.child.java.opts

一般来说，都是reduce耗费内存比较大，这个选项是用来设置JVM堆的最大可用内存，但不要设置过大，如果超过2G(这是数字有

待考证)，就应该考虑一下优化程序。

Input
Split的大小，决定了一个Job拥有多少个map，默认64M每个Split，如果输入的数据量巨大，那么默认的64M的block会有特

别多Map Task，集群的网络传输会很大，给Job Tracker的调度、队列、内存都会带来很大压力。

mapred.min.split.size

这个配置决定了每个Input Split 的最小值,也间接决定了一个job的map数量

HDFS块大小是在job写入时决定的,而分片的大小,是由三个元素决定的(在3各种去最大的那个)

(1) 输入的块数 (2) Mapred.min.split.size (3) Job.setNumMapTasks()

mapred.compress.map.output

压缩Map的输出，这样做有两个好处：
a)压缩是在内存中进行，所以写入map本地磁盘的数据就会变小，大大减少了本地IO次数
b) Reduce从每个map节点copy数据，也会明显降低网络传输的时间
注：数据序列化其实效果会更好，无论是磁盘IO还是数据大小，都会明显的降低。

io.sort.mb
以MB为单位，默认100M，这个值比较小
map节点没运行完时，内存的数据过多，要将内存中的内容写入洗盘，这个设置就是设置内存缓冲的大小，在suffle之前
这个选项定义了map输出结果在内存里占用buffer的大小，当buffer达到某个阈值(后面那条配置)，会启动一个后台线程来对buffer

的内容进行排序，然后写入本地磁盘(一个spill文件)

根据map输出数据量的大小，可以适当的调整buffer的大小，注意是适当的调整，并不是越大越好，假设内存无限大，

io.sort.mb=1024(1G), 和io.sort.mb=300 (300M)，前者未必比后者快：
（1）1G的数据排序一次
（2）排序3次，每次300MB
一定是后者快（归并排序）

io.sort.spill.percent
这个值就是上面提到的buffer的阈值，默认是0.8，既80%，当buffer中的数据达到这个阈值，后台线程会起来对buffer中已有的数

据进行排序，然后写入磁盘，此时map输出的数据继续往剩余的20%
buffer写数据，如果buffer的剩余20%写满，排序还没结束，

map task被block等待。
如果你确认map输出的数据基本有序，排序时间很短，可以将这个阈值适当调高，更理想的，如果你的map输出是有序的数据，那

么可以把buffer设的更大，阈值设置为1.

Io.sort.factor
同时打开的文件句柄的数量，默认是10
当一个map task执行完之后，本地磁盘上(mapred.local.dir)有若干个spill文件，map
task最后做的一件事就是执行merge sort，

把这些spill文件合成一个文件（partition，combine阶段）。
执行merge
sort的时候，每次同时打开多少个spill文件，就是由io.sort.factor决定的。打开的文件越多，不一定merge
sort就越

快，也要根据数据情况适当的调整。
注：merge排序的结果是两个文件，一个是index，另一个是数据文件，index文件记录了每个不同的key在数据文件中的偏移量（即partition）。

在map节点上，如果发现map所在的子节点的机器io比较重，原因可能是io.sort.factor这个设置的比较小，io.sort.factor设置小的

话，如果spill文件比较多，merge成一个文件要很多轮读取操作，这样就提升了io的负载。io.sort.mb小了，也会增加io的负载。

如果设置了执行combine的话，combine只是在merge的时候，增加了一步操作，不会改变merge的流程，所以combine不会减少

或者增加文件个数。另外有个min.num.spills.for.combine的参数，表示执行一个merge操作时，如果输入文件数小于这个数字，就

不调用combiner。如果设置了combiner，在写spill文件的时候也会调用，这样加上merge时候的调用，就会执行两次combine。

提高Reduce的执行效率，除了在Hadoop框架方面的优化，重点还是在代码逻辑上的优化.比如：对Reduce接受到的value可能有重

复的，此时如果用Java的Set或者STL的Set来达到去重的目的，那么这个程序不是扩展良好的(non-scalable)，受到数据量的限制，

当数据膨胀，内存势必会溢出

mapred.reduce.parallel.copies
Reduce copy数据的线程数量，默认值是5
Reduce到每个完成的Map Task
拷贝数据（通过RPC调用），默认同时启动5个线程到map节点取数据。这个配置还是很关键的，

如果你的map输出数据很大，有时候会发现map早就100%了，reduce却在缓慢的变化，那就是copy数据太慢了，比如5个线程

copy 10G的数据，确实会很慢，这时就要调整这个参数，但是调整的太大，容易造成集群拥堵，所以 Job
tuning的同时，也是个权

衡的过程，要熟悉所用的数据！
mapred.job.shuffle.input.buffer.percent
当指定了JVM的堆内存最大值以后，上面这个配置项就是Reduce用来存放从Map节点取过来的数据所用的内存占堆内存的比例，默

认是0.7，既70%，通常这个比例是够了，但是对于大数据的情况，这个比例还是小了一些，0.8-0.9之间比较合适。（前提是你的

reduce函数不会疯狂的吃掉内存）
mapred.job.shuffle.merge.percent(默认值0.66)
mapred.inmem.merge.threshold(默认值1000)
第一个指的是从Map节点取数据过来，放到内存，当达到这个阈值之后，后台启动线程（通常是Linux native
process）把内存中的

数据merge sort，写到reduce节点的本地磁盘；
第二个指的是从map节点取过来的文件个数，当达到这个个数之后，也进行merger
sort，然后写到reduce节点的本地磁盘；这两

个配置项第一个优先判断，其次才判断第二个thresh-hold。
从实际经验来看，mapred.job.shuffle.merge.percent默认值偏小，完全可以设置到0.8左右；第二个默认值1000，完全取决于

map输出数据的大小，如果map输出的数据很大，默认值1000反倒不好，应该小一些，如果map输出的数据不大（light

weight），可以设置2000或者以上。
mapred.reduce.slowstart.completed.maps
（map完成多少百分比时，开始shuffle）

当map运行慢，reduce运行很快时，如果不设置mapred.reduce.slowstart.completed.maps会使job的shuffle时间变的很长，

map运行完很早就开始了reduce，导致reduce的slot一直处于被占用状态。mapred.reduce.slowstart.completed.maps
这个值是

和“运行完的map数除以总map数”做判断的，当后者大于等于设定的值时，开始reduce的shuffle。所以当map比reduce的执行

时间多很多时，可以调整这个值（0.75,0.80,0.85及以上）

下面从流程里描述一下各个参数的作用：
当map task开始运算，并产生中间数据时，其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘。这中间的过程比较复杂，并且利用到了

内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存，并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能。每一个map都会对应存

在一个内存buffer（MapOutputBuffer），map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中，这个buffer默认是100MB大小，但

是这个大小是可以根据job提交时的参数设定来调整的，该参数即为：io.sort.mb。当map的产生数据非常大时，并且把io.sort.mb

调大，那么map在整个计算过程中spill的次数就势必会降低，map task对磁盘的操作就会变少，如果map
tasks的瓶颈在磁盘上，

这样调整就会大大提高map的计算性能。
map在运行过程中，不停的向该buffer中写入已有的计算结果，但是该buffer并不一定能将全部的map输出缓存下来，当map输出

超出一定阈值（比如100M），那么map就必须将该buffer中的数据写入到磁盘中去，这个过程在mapreduce中叫做spill。map并

不是要等到将该buffer全部写满时才进行spill，因为如果全部写满了再去写spill，势必会造成map的计算部分等待buffer释放空间的

情况。所以，map其实是当buffer被写满到一定程度（比如80%）时，就开始进行spill。这个阈值也是由一个job的配置参数来控

制，即io.sort.spill.percent，默认为0.80或80%。这个参数同样也是影响spill频繁程度，进而影响map
task运行周期对磁盘的读写

频率的。但非特殊情况下，通常不需要人为的调整。调整io.sort.mb对用户来说更加方便。
当map
task的计算部分全部完成后，如果map有输出，就会生成一个或者多个spill文件，这些文件就是map的输出结果。map在正

常退出之前，需要将这些spill合并（merge）成一个，所以map在结束之前还有一个merge的过程。merge的过程中，有一个参数

可以调整这个过程的行为，该参数为：io.sort.factor。该参数默认为10。它表示当merge
spill文件时，最多能有多少并行的stream

向merge文件中写入。比如如果map产生的数据非常的大，产生的spill文件大于10，而io.sort.factor使用的是默认的10，那么当

map计算完成做merge时，就没有办法一次将所有的spill文件merge成一个，而是会分多次，每次最多10个stream。这也就是说，

当map的中间结果非常大，调大io.sort.factor，有利于减少merge次数，进而减少map对磁盘的读写频率，有可能达到优化作业的

目的。
当job指定了combiner的时候，我们都知道map介绍后会在map端根据combiner定义的函数将map结果进行合并。运行combiner

函数的时机有可能会是merge完成之前，或者之后，这个时机可以由一个参数控制，即min.num.spill.for.combine（default
3），

当job中设定了combiner，并且spill数最少有3个的时候，那么combiner函数就会在merge产生结果文件之前运行。通过这样的方

式，就可以在spill非常多需要merge，并且很多数据需要做conbine的时候，减少写入到磁盘文件的数据数量，同样是为了减少对磁

盘的读写频率，有可能达到优化作业的目的。
减少中间结果读写进出磁盘的方法不止这些，还有就是压缩。也就是说map的中间，无论是spill的时候，还是最后merge产生的结

果文件，都是可以压缩的。压缩的好处在于，通过压缩减少写入读出磁盘的数据量。对中间结果非常大，磁盘速度成为map执行瓶

颈的job，尤其有用。控制map中间结果是否使用压缩的参数为：mapred.compress.map.output(true/false)。将这个参数设置为

true时，那么map在写中间结果时，就会将数据压缩后再写入磁盘，读结果时也会采用先解压后读取数据。这样做的后果就是：写

入磁盘的中间结果数据量会变少，但是cpu会消耗一些用来压缩和解压。所以这种方式通常适合job中间结果非常大，瓶颈不在

cpu，而是在磁盘的读写的情况。说的直白一些就是用cpu换IO。根据观察，通常大部分的作业cpu都不是瓶颈，除非运算逻辑异常

复杂。所以对中间结果采用压缩通常来说是有收益的。
当采用map中间结果压缩的情况下，用户还可以选择压缩时采用哪种压缩格式进行压缩，现在hadoop支持的压缩格式有：

GzipCodec，LzoCodec，BZip2Codec，LzmaCodec等压缩格式。通常来说，想要达到比较平衡的cpu和磁盘压缩比，LzoCodec

比较适合。但也要取决于job的具体情况。用户若想要自行选择中间结果的压缩算法，可以设置配置参数：

mapred.map.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec或者其他用户自行选择的压缩方式。