提高hadoop的mapreduce job效率笔记—–修改mapper和reducer数量
hadoop 的mapreduce 的作业在运行过程中常常碰到一些这样的情况：
每一个map或者reduce只有30-40秒钟就结束
超大规模的job 时，通常会需要大量的map和reduce的slots 支持，但是job运行起来后，running的map和reduce并没有沾满集群的可用slots
当几乎所有的map和 reducers都在调度系统 中运行着，此时却有 一个或者两个pending的map或者reduce，一直不跑，使得job一直无法正常结束。
对一 个job的map数和reduce数的设定对一个job的运行是非常重要的，并且非常简单。以下是一些设置这几个值的经验总结：
1.如果job的每个map或者 reduce task的运行时间都只有30-40秒钟，那么就减少该job的map或者reduce数，每一个task(map|reduce)的setup和加入到 调度器中进行调度，这个中间的过程可能都要花费几秒钟，所以如果每个task都非常快就跑完了，就会在task的开始和结束的时候浪费太多的时间。JVM 的reuse方式也可以解决 这个问题。
2.如果某个input的文件 非常的大，比如 1TB，可以考虑将hdfs上的每个block size设大，比如设成256MB或者512MB，这样map和reduce的数据 可以减小。而且用户还可以通过命令 ：hadoop distcp -Ddfs.block.size=$[256*1024*1024] /path/to/inputdata /path/to/inputdata-with-largeblocks的方式来将已经存在咋hdfs上的数据进行大块化。然后删除掉原先的文件。
3.只要每个task都运行至少30-40秒钟，就可以考虑将mapper数扩大，比如集群的map slots为100个，那么就不要将一个job的mapper设成101，这样前100个map能够并行完成，而最后一个map要在前100个 mapper结束后才开始，因此在reduce开始运行前，map阶段的时间几乎就要翻倍。
4.尽量不要运行太多的reduce task。对大多数job来说，最好rduce的个数最多和集群中的reduce持平，或者比集群的 reduce slots小。这个对于小集群而言，尤其重要。
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