1.1 MapReduce执行模型

MapReduce将任务分解为Map和Reduce阶段，每个阶段由多个任务组成。优化MapReduce性能需要从任务分配、资源利用和数据处理效率入手。

1.2 参数调优的重要性

参数配置直接影响任务执行效率。通过合理调整参数，可以显著提升集群资源利用率和任务处理速度。

2.1 集群资源管理参数

• mapreduce.framework.name：指定运行框架，通常为yarn。建议保持默认值，除非使用其他资源管理器。
• mapreduce.jobtracker.rpc-address：设置JobTracker RPC地址，确保与集群配置一致，避免网络延迟。

2.2 任务执行参数

• mapred.map.tasks：设置Map任务数量。建议根据数据量和集群资源动态调整，避免任务过载或不足。
• mapred.reduce.tasks：设置Reduce任务数量。通常为Map任务数的三分之一，可根据具体场景调整。

2.3 内存管理参数

• mapred.child.java.opts：设置任务JVM选项，如堆内存大小。建议根据任务需求调整，避免内存溢出。
• mapred.job.shuffle.mem：设置Shuffle阶段内存大小。增加此值可提升数据排序效率，但需确保不超过物理内存。

3.1 监控工具

使用Hadoop自带的监控工具（如JobTracker UI）或第三方工具（如Ganglia、Prometheus）实时监控任务执行情况，识别瓶颈。

3.2 常见问题及解决方案

• 任务执行缓慢：检查网络带宽、磁盘I/O和任务队列长度。优化数据存储位置和增加Map任务数量可能有所帮助。
• 内存不足：增加堆内存或优化内存使用策略，确保任务不会因内存不足而失败。
• 资源争抢：调整任务队列优先级，确保关键任务获得足够资源。

4.1 案例背景

某企业Hadoop集群在处理日志分析任务时，发现Reduce阶段耗时较长。通过分析，发现Shuffle阶段内存不足导致数据排序缓慢。

4.2 调整方案

• 增加Shuffle阶段内存：将mapred.job.shuffle.mem从1GB增加到4GB。
• 优化Map任务数量：将Map任务数从100增加到200，提高并行处理能力。
• 调整Reduce任务数量：根据Map任务数，设置Reduce任务数为60，确保数据分片合理。

4.3 调整结果

调整后，Reduce阶段耗时减少40%，整体任务完成时间缩短30%。通过监控工具验证，Shuffle阶段内存使用率稳定在合理范围。