MapReduce优化----优化方案着手点

阳光穿透心脏的1/2处 2023-01-21 14:18 18阅读 0赞

Hadoop/MapReduce 优化方案  
从三个方面着手优化 :  
1. hadoop配置  
2. 设计mapred/job  
3. 代码级别.  
4. 改造hadoop  
一. conf/hadoop-site.xml配置.  
经验要求高, 特别需要结合实际情况.  
典型参数如  
复制因子,  
mapred.child.java.opts,  
mapred.tasktracker.map.tasks.maximum,  
mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum,  
mapred.map.tasks,  
mapred.reduce.tasks,  
fs.inmemory.size.mb,  
dfs.block.size  
等等  
二. 在同一个job内完成尽可能多的计算任务, 主要是设计key和自定义OutputFormat, 将能合并的计算任务合并.  
举例 : 用户访问行为(userid, ip, cookie), 分别统计每个用户的ip数和cookie数.  
最简单的设计, 是使用量个job, 分别计算ip数和cookie数.但是我们可以按照下面的思路, 在一个job中完成这两项计算 :  
(a). 把userid和字段存储到key中  
public class UserKey implements WritableComparable<UserKey>\{  
    int userId;//userid  
    byte field;//0 代表ip, 1代表cookie  
    @Override  
    public int compareTo(UserKey o) \{  
        if(userId > o.userId)return 1;  
        if(userId < o.userId)return -1;  
        if(field > o.field)return 1;  
        if(field < o.field)return -1;  
        return 0;  
    \}  
    @Override  
    public void readFields(DataInput in) throws IOException \{  
    // TODO Auto-generated method stub  
    \}  
    @Override  
    public void write(DataOutput out) throws IOException \{  
    // TODO Auto-generated method stub  
    \}  
\}  
(b). 实现自定义的OutputFormat, 下面是两处关键代码如下 :  
(x).  
SequenceFile.Writer\[\] writers = new SequenceFile.Writer\[2\];  
writers\[0\] = SequenceFile.createWriter(FileSystem.get(conf), conf, "ip", IntWritable.class, IntWritable.class, CompressionType.BLOCK, new DefaultCodec());  
writers\[1\] = SequenceFile.createWriter(FileSystem.get(conf), conf, "field", IntWritable.class, IntWritable.class, CompressionType.BLOCK, new DefaultCodec());  
(xx).  
writers\[key.field\].append(key.userId, value.get());  
三. 避免不必要的reduce任务.  
(1). 假定要处理的数据是排序且已经分区的. 或者对于一份数据, 需要多次处理, 可以先排序分区.  
(2). 自定义InputSplit, 将单个分区作为单个mapred的输入.  
(3). 在map中处理数据, Reducer设置为空.  
这样, 既重用了已有的 "排序", 也避免了多余的reduce任务.  
四. 使用自定义的MapRunnable.  
hadoop自带了两个MapRunnable,  
(1). 一个是默认的单线程MapRunnable, org.apache.hadoop.mapred.MapRunner  
(2).另一个是多线程的, org.apache.hadoop.mapred.lib.MultithreadedMapRunner.  
根据特定情况, 可以自定义MapRunnable,  
(1). 启用多线程, 比如web爬行时, 可启用多线程抓取网页.  
(2). 避免map时, 单台tasktracker上辅助数据冗余, 比如在多模匹配时, 避免生成多份DFA.  
五. 在某些情况下, 利用数据分布特性设计PARTITIONER的分区算法, 避免单个mapred消耗时间过长.  
这跟木桶原理有些神似.  
比如处理大量字符串时,  
(1). 已知首字不同的字符串之间不存在任何关联关系  
(2). 原始数据在某些 "首字" 上分布密集, 另一些 "首字" 上分布稀疏.  
例如, 原始数据中, 1亿个以3开头, 1亿个以7开头, 3个以6开头.  
那么,  
(1). 如果以首字对4求余分区, 则 "1亿个以3开头" 和 "1亿个以7开头"将落在同一分区.若hadoop群集只支持同时2个map任务, 则...  
(2). 如果以首字对3求余分区, 则 "1亿个以3开头" 和 "1亿个以7开头"将落在不同分区.  
六. 最大限度地重用对象, 避免对象的生成/销毁开销.  
该点在hadoop自带的 org.apache.hadoop.mapred.MapRunner中尤为突出,  
它使用同一个key对象和同一个value对象不停读取原始数据, 再将自身交给mapper处理.  
(此处注意, 若要保留该对象的即时状态, 需要clone, 深克隆或浅克隆.)  
七. 在逻辑意义上, 合并同一对象. 如dotnet和java中的字符串INTERN技术.  
八. 根据已有条件, 简化循环判定.  
比如, for(int i = 0; i < end && i < size; i++);  
可以改成 :  
end = end < size ? end : size;  
for(int i = 0; i < end; i++);  
九. 降低多线程数目, 而让固定数目的线程循环处理.  
比如, 一台机器8个CPU, 现在需要处理80亿个数据,  
那么下面两个方案 :  
(1). 启动800个线程, 每个线程处理80亿/800个数据.  
(2). 启动8个线程(注意, 此处是8个), 每个线程循环处理, 每次循环处理100万个.  
通常我个人选择方案(2).因为 :  
(1). 最大限度利用了CPU.  
(2). 避免了线程调度.  
(3). 在java中, 可以使用AtomicInteger控制线程循环, AtomicInteger的效率很高.  
(4). 有时, 还可以避免单个线程消耗时间过长.  
十. 使用位移替代浮点数计算. 比如用 100 >> 3替代100 \* 0.125.  
(另外, 我们会需要将某个中间值乘以一个调节因子(经验值), 比如乘以0.12,  
如果乘以0.12和0.124 "差不多" 时, 可以考虑直接使用位移).  
十一. 避免循环体内不必要的判断逻辑, 与第八条不同.  
比如, 处理10亿个数据, 每遇到一个有效数据时, 需要同前一个有效数据进行关联处理(或与前一个中间值进行关联处理),  
for(int i = 0; i < size; i++)  
\{  
//1. 判定是否存在前一个有效数据  
//2. 如果不存在前一个有效数据, 则continue;  
//3. 如果存在前一个有效数据, 则进行关联处理, 再continue.  
\}  
通常在此种需求下, 一旦遇到一个有效数据, 必定会产生一个可供后续紧邻数据关联的值,  
那么 :  
int i = 0;  
for(int i = 0; i < size; i++)  
\{  
//1. data\[i\]是否有效?  
//2. data\[i\]无效, continue;  
//3. data\[i\]有效, break;  
\}  
for(; i < size; i++)  
\{  
//与前一个有效数据进行关联处理, 再continue.  
\}  
十二. 方法调用过程, 辅助数据尽量放在方法体内, 避免使用全局辅助数据, 一来节省内存, 二来提高对象可重用性.  
十三. 尽量不要生成转瞬即逝的对象, 或者专门构建专属对像来完成这一任务.  
比如 :  
1). 提供直接使用构造函数参数进行序列化的静态方法, 避免先使用参数构造对象再进行序列化.  
2). 参考上述第六点.  
十四. 利用-1 和 1的关联性, 减少内存使用量, 或携带更多的信息.  
比如java.util.Arrays.binarySearch方法的返回值.  
十五. 对于方方正正的多位数组Arr\[d0\]\[d1\]\[d2\]..\[dn\], 且di >> d(i+1)时, 可以考虑使用一维数组替代, 减少对象.  
这是因为java中多位数组实际上使用 "数组的数组" 实现的.  
十六. 尽量使key的WritableComparable性能最佳, 尽量使value的Writable性能最佳.  
比如使用掩码操作.  
十七. 尽早丢弃无关对象.  
见 "使用hadoop/mapred的典型计数问题".  
十八. 改造hadoop, 使merge过程更具弹性, 或更符合实际需求.  
比如 :  
1). 使reduce的<key, values>中的values按照顺序迭代.  
2). 见 "使用hadoop/mapred的典型计数问题".  
十九. 有效设计mapred中的combiner, 尽早降低I/O等操作.  
此过程中, 可以结合自定义OutputFormat, 使得同一个Recuder类可同时充当map->merge->reduce中的后两个过程.  
见 "使用hadoop/mapred的典型计数问题".