Hadoop调优策略
一、调优策略
1.调节溢写缓冲区大小，减少Spill溢写次数，减少磁盘I/O次数
2.加入Combiner中间过程，在溢写缓冲区就会发生Combiner，好处是：比如——hello 1 hello 1一共占14个字节，Combiner 后，变为hello 2 。所以也能够间接减少Spill溢写次数，从而提高性能。
3.加入Combiner中间过程，在Merger过程中，可能会发生Combiner，意义是能够减少最后结果的大小，从而能够减少Reduce Fetch的数据量，节省带宽，提供性能。注：为什么有可能不发生Combiner，如果最后的Spill文件数量是一个，则Spill文件相当于是最后的结果文件——即没有Merge过程——也就没有Combiner过程。此外，当Spill文件是2个时候，也不会发生Combiner。综上：在Merger过程，如果Spill文件的数量小于3，则不会发生Combiner。
4.在Reduce 抓取分区数据时，是由线程来处理的，为了提高效率，我们的策略是让抓取线程尽可能等于或接近于Map任务数量，从而达到并行抓取的效果。
5.适当调大Merge合并因子（Hadoop默认是10）
6.Reduce任务并不是等所有的Map任务都完成后才启动的，Hadoop有一个默认的启动阈值，5%（0.05）。所以这个值可以适当减小。
二、Hadoop常见参数控制+调优策略
三、MR调优策略
Map Task和Reduce Task调优的一个原则就是
1.减少数据的传输量(节省带宽）
2.尽量使用内存
3.减少磁盘I/O的次数
4.增大任务并行数
5.除此之外还有根据自己集群及网络的实际情况来调优。
四、硬件角度调优
Hadoop自身架构的基本特点决定了其硬件配置的选项。Hadoop采用了Master/Slave架构，其中，master维护了全局元数据信息，重要性远远大于slave。在较低Hadoop版本中，master存在单点故障问题，因此，master的配置应远远好于各个slave。
五、操作系统参数调优
1.增大同时打开的文件描述符和网络连接上限
使用ulimit命令将允许同时打开的文件描述符数目上限增大至一个合适的值。同时调整内核参数net.core.somaxconn网络连接数目至一个足够大的值。
补充：net.core.somaxconn的作用
net.core.somaxconn是Linux中的一个kernel参数，表示socket监听（listen）的backlog上限。什么是backlog呢？backlog就是socket的监听队列，当一个请求（request）尚未被处理或建立时，它会进入backlog。而socket server可以一次性处理backlog中的所有请求，处理后的请求不再位于监听队列中。当server处理请求较慢，以至于监听队列被填满后，新来的请求会被拒绝。在Hadoop 1.0中，参数ipc.server.listen.queue.size控制了服务端socket的监听队列长度，即backlog长度，默认值是128。而Linux的参数net.core.somaxconn默认值同样为128。当服务端繁忙时，如NameNode或JobTracker，128是远远不够的。这样就需要增大backlog，例如我们的3000
台集群就将ipc.server.listen.queue.size设成了32768，为了使得整个参数达到预期效果，同样需要将kernel参数net.core.somaxconn设成一个大于等于32768的值。
2.关闭swap分区
避免使用swap分区，提供程序的执行效率。除此之外，设置合理的预读取缓冲区的大小、文件系统选择与配置及I/O调度器选择等
