1、配置调优
调优总的原则给shuffle过程尽量多提供内存空间，在map端，可以通过避免多次溢出写磁盘来获得最佳性能(相关配置io.sort.*，io.sort.mb)，在reduce端，中间数据全部驻留在内存时，就能获得最佳性能，但是默认情况下，这是不可能发生的，因为一般情况所有内存都预留给reduce含函数(如需修改 需要配置mapred.inmem.merge.threshold，mapred.job.reduce.input.buffer.percent)
如果能够根据情况对shuffle过程进行调优，对于提供MapReduce性能很有帮助。
一个通用的原则是给shuffle过程分配尽可能大的内存，当然你需要确保map和reduce有足够的内存来运行业务逻辑。因此在实现Mapper和Reducer时，应该尽量减少内存的使用，例如避免在Map中不断地叠加。
运行map和reduce任务的JVM，内存通过mapred.child.java.opts属性来设置，尽可能设大内存。容器的内存大小通过mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb来设置，默认都是1024M。
可以通过以下方法提高排序和缓存写入磁盘的效率：
调整mapreduce.task.io.sort.mb大小，从而避免或减少缓存溢出的数量。当调整这个参数时，最好同时检测Map任务的JVM的堆大小，并必要的时候增加堆空间。
mapreduce.task.io.sort.factor属性的值提高100倍左右，这可以使合并处理更快，并减少磁盘的访问。
为K-V提供一个更高效的自定义序列化工具，序列化后的数据占用空间越少，缓存使用率就越高。
提供更高效的Combiner（合并器），使Map任务的输出结果聚合效率更高。
提供更高效的键比较器和值的分组比较器。
输出依赖于作业中Reduce任务的数量，下面是一些优化建议：
压缩输出，以节省存储空间，同时也提升HDFS写入吞吐量
避免写入带外端文件（out-of-band side file）作为Reduce任务的输出
根据作业输出文件的消费者的需求，可以分割的压缩技术或许适合
以较大块容量设置，写入较大的HDFS文件，有助于减少Map任务数
2、Map/Reduce端调优
通用优化
Hadoop默认使用4KB作为缓冲，这个算是很小的，可以通过io.file.buffer.size来调高缓冲池大小。
map端优化
避免写入多个spill文件可能达到最好的性能，一个spill文件是最好的。通过估计map的输出大小，设置合理的mapreduce.task.io.sort.*属性，使得spill文件数量最小。例如尽可能调大mapreduce.task.io.sort.mb。
reduce端优化
如果能够让所有数据都保存在内存中，可以达到最佳的性能。通常情况下，内存都保留给reduce函数，但是如果reduce函数对内存需求不是很高，将mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold（触发合并的map输出文件数）设为0，mapreduce.reduce.input.buffer.percent（用于保存map输出文件的堆内存比例）设为1.0，可以达到很好的性能提升。在TB级别数据排序性能测试中，Hadoop就是通过将reduce的中间数据都保存在内存中胜利的。
