Mapreduce 程序效率的瓶颈在于两点：
1. 计算机性能
CPU、内存、磁盘健康、网络
（所以万一MR跑得慢了，最简单的方式是提高计算及性能，加内存等等！）
2. I/O 操作优化
（1）数据倾斜
（2）map和reduce数设置不合理（切片问题）
（3）reduce等待过久
（4）小文件过多
（5）大量的不可分块的超大文件
（6）spill次数过多（磁盘溢写次数过多）
（7）merge次数过多等（因为要对数据进行归并排序）
mapreduce 优化方法
1. 数据输入：
（1）合并小文件：在执行mr任务前将小文件进行合并，大量的小文件会产生大量的map任务，增大map任务装载次数，而任务的装载比较耗时，从而导致 mr 运行较慢。
（2）采用ConbinFileInputFormat来作为输入，解决输入端大量小文件场景。
2. map阶段
（1）减少spill次数：通过调整io.sort.mb及sort.spill.percent参数值，增大触发spill的内存上限，减少spill次数，从而减少磁盘 IO。
注释：因为溢写的次数越多越耗时
io.sort.mb是环形缓冲区的大小
sort.spill.percent是默认百分之多少的时候进行溢写到磁盘
（2）减少merge次数：通过调整io.sort.factor参数，增大merge的文件数目，减少merge的次数，从而缩短mr处理时间。
（3）在 map 之后先进行combine处理，减少 I/O。
3. 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（减少shuffle的过程，因为shuffle过程很耗时，消耗的资源很多）
（4）合理设置reduc端的buffer，默认情况下，数据达到一个阈值的时候，buffer中的数据就会写入磁盘，然后reduce会从磁盘中获得所有的数据。也就是说，buffer和reduce是没有直接关联的，中间多个一个写磁盘->读磁盘的过程，既然有这个弊端，那么就可以通过参数来配置，使得buffer中的一部分数据可以直接输送到reduce，从而减少IO开销：mapred.job.reduce.input.buffer.percent，默认为0.0。当值大于0的时候，会保留指定比例的内存读buffer中的数据直接拿给reduce使用。这样一来，设置buffer需要内存，读取数据需要内存，reduce计算也要内存，所以要根据作业的运行情况进行调整。
4. IO传输
（1）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。
（2）使用SequenceFile二进制文件（SequenceFile这个格式比较紧凑，可以把小文件封装起来）
5. 数据倾斜问题
（1）数据倾斜现象
数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域。
数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值。
（2）如何收集倾斜数据
在reduce方法中加入记录map输出键的详细情况的功能。