Hadoop（3）MapReduce 性能调优：诊断reduce性能瓶颈

问题导读：

1.Reduce的性能问题有哪些？
2.怎样解决Reduce的性能问题？




6.2.3 Reduce的性能问题

Reduce的性能问题有和map类似的方面，也有和map不同的方面。图6.13是reduce任务的具体的执行各阶段，标识了可能影响性能的区域。

这一章将介绍影响reduce任务性能的常见问题。

技术33 Reduce实例不足或过多

尽管map段的并行化程度在大部分情况下是自动设置的，但是在reduce端，reduce实例的数量是完全自定义的。如果reduce实例不足或过多，集群的性能就很难得到充分发挥。

问题

需要确定reduce实例的数量是否是作业运行缓慢的原因。

方案

用JobTracker UI来诊断作业中运行的reduce实例的数量。如图6.14所示。

讨论

Reduce实例的数量最好能小于集群中设置的reduce的槽（slot）的数量。在JobTracker UI中也可以找到reduce槽的数量。如图6.15所示。

小结

有的时候，为了减小外部资源（如数据库）的压力，不得不只使用很少的reduce实例。

有的时候，为了对所有数据进行排序，有的人会采用单独的reduce实例。实际上，可以用总排序和TotalOrderPartitioner来避免这个做法。（具体参考第4章。）

在对HDFS进行写操作的时候，应该在留出部分富余量的前提下，尽可能多用集群中的reduce槽。留出的那一部分，用于防备有部分节点宕机。如果reduce实例太少的话，显然是浪费集群性能。如果reduce实例比reduce槽还多，就会分两批执行，导致作业执行时间变长。

以上讨论仅仅针对只运行一个作业的情况。如果多个作业同时运行，就要具体情况，具体分析了。不过reduce的槽的数量仍然会是判断标准。

技术34 诊断reduce段的数据倾斜的问题

在reduce端，数据倾斜指的是少数键的记录的数量大得不成比例，比其它大部分键的记录数量要多得多。

问题

需要诊断是否是因为数据倾斜导致作业运行缓慢。

方案

使用JobTracker UI来比较作业中所有reduce实例的字节吞吐量，确定是否存在部分reduce实例得到了过大的数据量。在这个技术中还要用到map和reduce任务的运行时的可视化。

讨论

如果存在数据倾斜，JobTracker UI中将会观察到，一小部分reduce任务的运行时间会不成比例地比其他大部分任务长得多。如图6.16所示。这和map端有数据倾斜时很类似。

这种方法能很快地诊断潜在的数据倾斜问题。本书也提供了一个简单的工具来生成任务级别的统计信息，包括输入/输入记录数，输入/输出字节数。输出的内容有两部分，分别是map和reduce。每个部分又分了三个子部分。所有的结果按照执行时间，输入记录数，输入字节数进行排序。命令如下：

$ bin/run.sh com.manning.hip.ch6.DataSkewMetrics --hdfsdir output

本书还有一个工具，可以生成tab分隔的任务执行时间（或输入字节数）。可以基于这些数据生成图表，就可以直接目测问题了。命令如下：

$ bin/run.sh com.manning.hip.ch6.DataSkewGnuplot --hdfsdir output

图6.17是生成的图表。在这个例子中，很容易发现部分map任务的时间特别长。Reduce任务似乎就比较均匀。

小结

在确认了reduce实例中的数据倾斜之后，下一步就是减轻它的影响。技术50和51尝试如何确定数据倾斜的成因。（技术50和51在6.4.4。）

技术35 确定reduce任务是否存在整体吞吐量过低

有很多原因会导致reduce任务运行缓慢，代码，硬件等。要确定根本原因是比较有挑战性的。

问题

需要诊断是否是吞吐量过低导致作业运行缓慢。

方案

使用JobTracker UI或作业历史信息元数据来计算renduce任务的吞吐量。

讨论

通过JobTracker获得任务的执行时间，就可以计算出单个任务的吞吐量了。图6.18说明了如何计算reduce热舞的吞吐量。

本书还提供了工具来通过作业历史文件来计算吞吐量的统计信息。如图6.19所示。

小结

本书的计算工具提供了四个吞吐量指标。通过它们可以找到reduce任务中是否存在某个环节过于缓慢。下个技术将介绍洗牌（shuffle）和排序阶段。

由于reduce阶段需要从磁盘上读取map的输出，处理，并将数据输出到某个接收器，那么有以下潜在因素会影响reduce的吞吐量：

• 本地磁盘事故。MapReduce需要从磁盘上读取数据作为reduce的输入。
• 效率底下的reduce处理代码
• 网络问题，在作业的输出是HDFS的时候。
• 延迟或吞吐量问题，在数据接收器不是HDFS的时候。
  

不同的技术将被运用到处理上述除最后一个外的其它各个因素，以便确定reduce低吞吐量的根本原因。

技术36 缓慢的洗牌（shuffle）和排序

洗牌阶段要从任务跟踪器（TaskTracker）来获取map的输出数据，并在后台合并它们。排序阶段要把文件进行合并，并减少文件的数量。

问题

需要确定作业是否因为洗牌和排序阶段而运行缓慢。

方案

从作业历史元数据中提取洗牌和排序阶段执行时间的统计信息。

讨论

图6.20使用本书提供的工具代码来检查作业的洗牌和排序时间的统计信息，并查看其中的潜在改进空间。

小结

如果要减小洗牌和排序阶段的时间，最简单的方法就是使用combine实例，并压缩map的输出。这些方法都可以极大地减少map和reduce任务之间的数据量，减轻网络，CPU和磁盘在洗牌和排序阶段的压力。

另外还可以调节排序阶段缓存大小，reduce端或map端的实例数量等。这些将在6.4.2中介绍。

Hadoop（1）MapReduce 性能调优：性能测量（Measuring）
http://www.aboutyun.com/thread-15514-1-1.html

Hadoop（2）MapReduce 性能调优：理解性能瓶颈，诊断map性能瓶颈
http://www.aboutyun.com/thread-15517-1-1.html

Hadoop（3）MapReduce 性能调优：诊断reduce性能瓶颈
http://www.aboutyun.com/thread-15522-1-1.html

Hadoop（4）MapReduce 性能调优：诊断一般性能瓶颈
http://www.aboutyun.com/thread-15660-1-1.html


Hadoop（5）MapReduce 性能调优：诊断硬件性能瓶颈
http://www.aboutyun.com/thread-15534-1-1.html


Hadoop（6）MapReduce 性能调优：优化洗牌（shuffle）和排序阶段
http://www.aboutyun.com/thread-15545-1-1.html


Hadoop（7）MapReduce 性能调优：减小数据倾斜的性能损失
http://www.aboutyun.com/thread-15544-1-1.html

Hadoop（8）MapReduce 性能调优：优化MapReduce的用户JAVA代码
http://www.aboutyun.com/thread-15583-1-1.html


Hadoop（9）MapReduce 性能调优：优化数据序列化
http://www.aboutyun.com/thread-15658-1-1.html


Hadoop（10）MapReduce 文件处理：小文件
http://www.aboutyun.com/thread-15592-1-1.html

Hadoop（11）MapReduce 文件处理：基于压缩的高效存储（一）
http://www.aboutyun.com/thread-15626-1-1.html

Hadoop（12）MapReduce 文件处理：基于压缩的高效存储（二）
http://www.aboutyun.com/thread-15629-1-1.html