MapReduce如何进行调优呢？
需要从Map阶段和Reduce阶段进行考虑。
1.如果存在大量的小数据，可以使用SequenceFile,自定义的CombineFileInputFormat
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小数据文件，每一个文件都会启动一个map任务，如果有大量小文件的话，就会有大量的map任务运行，这时候回造成资源浪费
map任务或者reduce任务都是java进程，如果启动java会耗费大量的资源，如果是小文件运行的话，有可能造成 数据真正处理的时间比启动结束的时间都要短
这时候要尽量避免小文件，如果有大量的小文件可以交给一个map进行处理，使用CombineFileInputFormat
也可以使用SequenceFile进行处理小文件
那么问题来了，是不是很多小文件用CombineFileInputFomat处理会比运行大量的map任务快呢，这个是不一定的，把很多小文件交给一个map处理和产生网络传输
这时候也会占用很多时间。
最好的解决方案就是不要使用大量的小文件!!!
2.推测执行在整个集群上关闭，特定需要的作业单独开启，一般可以节省5%~10%的集群资源
mapred.map.task.speculative.execution=false
mapred.reduce.task.speculative.execution=false
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推测执行，在作业进行运行的过程中，如果比较慢呢，那么机器就会启一个相同的任务运行相同的数据，谁先结束取谁的数据
推测执行会减少其他任务执行的机会，会浪费更多的资源。
什么时候开启好呢？在资源不紧张的情况下开启较好
3.开启JVM重用
mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=-1
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map任务和reduce任务都是java进程，为了节省资源的暂占用，可以开启JVM的重用
即不用关闭jvm虚拟机，而只需要在jvm再开启就可以。就不必新启进程了。
4.增加InputSplit大小
mapred.min.split.size = 268435456
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一个InputSplit对应一个map任务，InputSplit少了，map就会减少，资源利用率就会有所提升，数据量会加大
一个map任务处理的数据量也会增大，吞吐量上升
5.增大map输出的缓冲
io.sort.mb=300
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map处理会产生输出，通过shuffle会送给reduce，那么数据在没有拿走之前，数据会在内存或者磁盘上存放
当map输出在内存装不下，就会放到磁盘，map处理数据量不断增加，就需要往磁盘上面写。吧map输出的缓冲增大，意味着一次写出去的缓冲就多了
6.增加合并spill文件数量
io.sort.factor=50
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spill? map输出在内存中的数据写到Linux磁盘的过程叫做spill
如果数据量较大，需要spill很多次，在磁盘上面就会产生很多的小文件。这种很多的小文件，
那么map端会把很多小文件合到一起合成一个文件，合的这个过程就是spill，如果合并的文件多的话，意味着合并次数少
磁盘合并会耗费内存和CPU，所以应该一次性输出到磁盘的大一些，合并的文件应该多一些，这样就会提高性能
7.map端输出压缩，推荐LZO压缩算法
mapred.compress.map.output=true
mapred.map.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzoCodec;
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map端输出进行压缩，占用磁盘少，shuffle数据量也少
8.增大shuffle复制线程数
mapred.reduce.parallel.copies=15
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shuffle是reduce端发起请求，然后啊map端的数据复制过去，如果并发线程多，吞吐量上去，会增加shuffle速度，减少时间，所以需要提高线程数
9.设置单个节点的map和reduce执行数量(默认是2)
mapred.tasktracker.map.tasks.maxinum=2
mapred.tasktracker.reduce.tasks.maxinum=2
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增大，意味着单机可以增加执行的数量，会对内存占用增加