Map阶段的优化
主要是确定合适的Map数。那么首先要了解Map数的计算公式：
num_Map_tasks = max[${Mapred.min.split.size}， min(${dfs.block.size}， ${Mapred.max.split.size})]
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- Mapred.min.split.size指的是数据的最小分割单元大小。
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- Mapred.max.split.size指的是数据的最大分割单元大小。
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- dfs.block.size指的是HDFS设置的数据块大小。
Reduce阶段优化（实际的reduce计算）
hive 中的reduce预估
num_Reduce_tasks = min[${Hive.exec.Reducers.max}， (${input.size} / ${ Hive.exec.Reducers.bytes.per.Reducer})]
reduce在运行时往往需要从相关map端复制数据到reduce节点来处理，因此相比于map任务。reduce节点资源是相对比较缺少的，同时相对运行较慢，正确的reduce任务的个数应该是0.95或者1.75 *（节点数 ×mapred.tasktracker.tasks.maximum参数值）。如果任务数是节点个数的0.95倍，那么所有的reduce任务能够在 map任务的输出传输结束后同时开始运行。如果任务数是节点个数的1.75倍，那么高速的节点会在完成他们第一批reduce任务计算之后开始计算第二批 reduce任务，这样的情况更有利于负载均衡。同时需要注意增加reduce的数量虽然会增加系统的资源开销，但是可以改善负载匀衡，降低任务失败带来的负面影响。同样，Reduce任务也能够与 map任务一样，通过设定JobConf 的conf.setNumReduceTasks(int num)方法来增加任务个数。
jvm重用
正常情况下，MapReduce启动的JVM在完成一个task之后就退出了，但是如果任务花费时间很短，又要多次启动JVM的情况下（比如对很
大数据量进行计数操作），JVM的启动时间就会变成一个比较大的overhead。在这种情况下，可以使用jvm重用的参数：
Mapred.Job.reuse.jvm.num.tasks