在mapreduce中怎样解决数据倾斜

触发shuffle的常见算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等。要解决数据倾斜的问题，首先要巧掘姿定位数据倾斜发生在什么地散模方，首先是哪孝绝个stage，直接在Web UI上看就可以，然后查看运行耗时的task

MapReduce优化方法主要从六个方面旁禅考虑： 数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。

（1）以下参数是在用户自己的MR应用程序中配置就可以生效（mapred-default.xml）

（2）应该在YARN启动之前就配置在服务器的配置文件中才能生效（yarn-default.xml）

（3）Shuffle性能优化的关键参数，应在YARN启动之前就配置好（mapred-default.xml）

1）HDFS参数调优hdfs-site.xml

dfs.namenode.handler.count=20×〖指滑log〗_e^(Cluster Size)，比如集群规模为8台时，此参数设置为41

2)YARN参数调优yarn-site.xml

3)集群资源分配参数（项目中遇到的问题）

集群有30台机器，跑mr任务的时候发现5个map任务全都分配到了同一台机器上，这个可能是由于什么原因导致的吗？

解决方案：yarn.scheduler.fair.assignmultiple 这个参数 默认是开的，需要关掉

https://blog.csdn.net/leone911/article/details/51605172

优化

1）Map阶段

（1）增大环形缓冲区大小。由100m扩大到200m

（2）增大环形缓冲区溢写的比例。由80%扩大到90%

（3）减少对溢写文件的merge次数。（10个文件，一次20个merge）

（4）不影响实际业务的前提下，采用Combiner提前合并，减少 I/O。

2）Reduce阶段

（1）合理设置Map和Reduce数：两个都不能设置太少，也不能设置太多。太少，会导致Task等待，延长处理时间；太多，会导致 Map、Reduce任务间竞争资源，造成处理超时等错误。

（2）设置Map、Reduce共存：调整slowstart.completedmaps参数，使Map运行到一定程度后，Reduce也开始运行，减少Reduce的等待时间。

（3）规避使用Reduce，因为Reduce在用于连接数据集的时候将会产生大量的网络消耗。

（4）增加每个Reduce去Map中拿数据的并行数

（5）集群性能可以的前提下，增大Reduce端存储数据内存的大小。

3）IO传输

采用数据压缩的方式，减少网络IO的的时间。安装Snappy和LZOP压缩编码器。

压缩：

（1）map输入端主要考虑数据量大小和切片，支持切片的有Bzip2、LZO。注意：LZO要想支持切片必须创建索引；

（2）map输出端主要考虑速度，速度快的snappy、LZO；

（3）reduce输出端主要看具体需求，例如作为下一个mr输入需要考虑切片，永久保存考虑压缩率比较大的gzip。

4）整体

（1）NodeManager默唯启腊认内存8G，需要根据服务器实际配置灵活调整，例如128G内存，配置为100G内存左右，yarn.nodemanager.resource.memory-mb。

（2）单任务默认内存8G，需要根据该任务的数据量灵活调整，例如128m数据，配置1G内存，yarn.scheduler.maximum-allocation-mb。

（3）mapreduce.map.memory.mb ：控制分配给MapTask内存上限，如果超过会kill掉进程（报：Container is running beyond physical memory limits. Current usage:565MB of512MB physical memory used；Killing Container）。默认内存大小为1G，如果数据量是128m，正常不需要调整内存；如果数据量大于128m，可以增加MapTask内存，最大可以增加到4-5g。

（4）mapreduce.reduce.memory.mb：控制分配给ReduceTask内存上限。默认内存大小为1G，如果数据量是128m，正常不需要调整内存；如果数据量大于128m，可以增加ReduceTask内存大小为4-5g。

（5）mapreduce.map.java.opts：控制MapTask堆内存大小。（如果内存不够，报：java.lang.OutOfMemoryError）

（6）mapreduce.reduce.java.opts：控制ReduceTask堆内存大小。（如果内存不够，报：java.lang.OutOfMemoryError）

（7）可以增加MapTask的CPU核数，增加ReduceTask的CPU核数

（8）增加每个Container的CPU核数和内存大小

（9）在hdfs-site.xml文件中配置多目录（多磁盘）

（10）NameNode有一个工作线程池，用来处理不同DataNode的并发心跳以及客户端并发的元数据 *** 作。dfs.namenode.handler.count=20 * log2 (Cluster Size)，比如集群规模为10台时，此参数设置为60。

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