在多轮MapReduce任务中，合理配置和调优参数对于提升整体性能至关重要，特别是在多CPU内核环境下，通过优化资源配置、内存管理、并行度设置以及Shuffle阶段的相关参数，可以显著提高MapReduce作业的执行效率，以下是一些关键配置和调优策略：
一、资源相关参数
| 配置参数 | 参数说明 |
| mapreduce.map.memory.mb | 每个MapTask可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024，如果MapTask实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。 |
| mapreduce.reduce.memory.mb | 每个ReduceTask可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024，如果ReduceTask实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。 |
| mapreduce.map.cpu.vcores | 每个MapTask可使用的最多cpu core数目，默认值: 1 |
| mapreduce.reduce.cpu.vcores | 每个ReduceTask可使用的最多cpu core数目，默认值: 1 |
| mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies | 每个Reduce去Map中取数据的并行数，默认值是5 |
| mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent | Buffer中的数据达到多少比例开始写入磁盘，默认值0.66 |
| mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent | Buffer大小占Reduce可用内存的比例，默认值0.7 |
| mapreduce.reduce.input.buffer.percent | 指定多少比例的内存用来存放Buffer中的数据，默认值是0.0 |
二、YARN相关参数
| 配置参数 | 参数说明 |
| yarn.scheduler.minimum-allocation-mb | 给应用程序Container分配的最小内存，默认值：1024 |
| yarn.scheduler.maximum-allocation-mb | 给应用程序Container分配的最大内存，默认值：8192 |
| yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores | 每个Container申请的最小CPU核数，默认值：1 |
| yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores | 每个Container申请的最大CPU核数，默认值：32 |
| yarn.nodemanager.resource.memory-mb | 给Containers分配的最大物理内存，默认值：8192 |
三、Shuffle性能优化参数
| 配置参数 | 参数说明 |
| mapreduce.task.io.sort.mb | 配置排序map输出时所能使用的内存缓冲区的大小，默认100Mb，实际开发中可以适当设置大一些，要尽量避免多次溢出写磁盘的情况，一次溢出写是最佳性能的情况，如果可以，实际开发中可以尽量增加mapreduce.task.io.sort.mb的值。 |
| mapreduce.map.sort.spill.percent | map输出内存缓冲和用来开始磁盘溢出写过程的记录边界索引的阈值，即最大使用环形缓冲内存的阈值，一般默认是80%，也可以直接设置为100% |
| mapreduce.task.io.sort.factor | 排序文件时，一次最多合并的流数，日常开发中可以将这个值设置为100 |
| mapreduce.map.combine.minispills | 运行combiner所需要的最小溢出文件数，一般溢出文件数小于3个，就不会启动combiner进行合并，否则因为combiner会增加开销 |
| mapreduce.map.output.compress | 是否压缩map的输出，如果是大文件的话，可以开启压缩，这样好处是减少网络IO，加速传输 |
| mapreduce.map.output.compress.codec | 用于map输出的压缩编码器，常用的压缩有LZO,LZ4,gzip,bzip2,snappy等等。 |
| mapreduce.shuffle.max.threads | 每个nodemanager工作的线程数，用于将map输出到reducer，这是集群范围的设置，不能由单一的作业区设置，0表示使用Netty默认值，即两倍于可用的 |
四、JVM内存管理与垃圾回收机制
1、堆内存结构与分代机制：Java虚拟机（JVM）中的堆内存是运行时数据区，所有类实例和数组的内存分配都是在这里进行，堆内存分为年轻代（Young Generation）、老年代（Old Generation，也称为Tenured Generation）和永久代（PermGen），Java 8之后被元空间（Metaspace）替代，年轻代负责存储刚刚创建的对象，这些对象预期生命周期较短，年轻代进一步被划分为Eden区和两个Survivor区，Eden区用于存放新创建的对象，当Eden区满时，会触发一次minor GC，将存活的对象移动到Survivor区，在经过一定次数的minor GC后，如果对象仍然存活，则被晋升到老年代，老年代用来存放生命周期较长的对象，老年代的内存空间相对较大，当老年代满了之后，会触发full GC，回收老年代中的垃圾对象。
2、非堆内存区域的作用与配置：除了堆内存，JVM还有其他几个重要的非堆内存区域，如方法区、直接内存、以及Java 8后引入的元空间（Metaspace），方法区用于存储类的信息（包括类的名称、字段信息、方法信息等）、常量、静态变量等，在Java 7及之前，这个区域被称为永久代（PermGen），随着动态类加载的情况日益增多，永久代的大小是有限的，容易引发OutOfMemoryError，Java 8中引入了元空间，它是本地内存的一部分，与Java堆是分开的，元空间存储类的元数据，它的大小可以根据需要进行动态调整，这样，在有限的系统内存下，JVM可以更有效地管理方法区的使用，直接内存是指JVM可以通过本地方法直接分配的堆外内存，在使用NIO库时，频繁的使用直接内存可以减少在Java堆和操作系统堆之间来回复制数据的过程，从而提高效率，直接内存的大小可以通过JVM启动参数-Xmx和-Xms来控制。
3、垃圾回收策略：垃圾回收（GC）算法是JVM内存管理的重要组成部分，其目的是自动释放不再被程序引用的对象所占用的内存，几种常见的垃圾回收算法包括标记-清除、复制、标记-整理和分代收集算法，标记-清除算法分为两个阶段：标记出所有需要回收的对象，在标记完成后统一回收掉所有被标记的对象，这种算法简单，但是容易产生内存碎片，复制算法则是将内存分成两个相等的区域，只使用其中一个区域，当其中一个区域满时，将存活的对象复制到另一个区域，这种方法解决了内存碎片的问题，但是将内存缩小了一半，标记-整理算法在标记阶段与标记-清除算法相同，但在清除阶段，它会将存活的对象向一端移动，然后清除掉另一端的对象，该算法避免了内存碎片，但会增加一定的移动成本，分代收集算法结合了上述算法的特点，它根据对象的存活周期的不同将内存划分为几块，以不同策略应对不同块中的垃圾回收。
五、常见垃圾回收器的选择与配置
1、Serial GC：Serial GC是最基本、历史最悠久的垃圾回收器，它是一个单线程的收集器，适用于小型应用。
2、Parallel GC：Parallel GC（也被称为Throughput GC）是Serial GC的多线程版本，主要目标是增加吞吐量，适用于中大型应用。
3、CMS GC：CMS（Concurrent Mark Sweep）GC的目标是获取最短回收停顿时间，适用于重视服务响应时间的应用。
4、G1 GC：G1 GC是面向服务端应用的垃圾回收器，它将堆内存划分为多个区域，以解决大内存的垃圾回收问题。
5、ZGC：ZGC是JDK 11引入的，具有低延迟的垃圾回收器，适用于大堆内存的场景，比如云服务。
选择合适的垃圾回收器是调优JVM性能的重要方面，开发者应该根据应用的性能需求和硬件资源情况，来选择和配置不同的垃圾回收器。
六、JVM性能监控工具介绍
1、JConsole：JConsole是Java提供的基于JMX（Java Management Extensions）技术的简单监控工具，可以连接到运行中的Java应用程序进行监控，启动JConsole后，可以通过连接到本地或远程的JVM进程来查看其性能和资源使用情况。
2、VisualVM：VisualVM是一个更为强大的工具，除了JConsole的所有功能外，还提供了更详细的性能分析和故障排查功能，VisualVM可以连接到本地和远程JVM，进行性能监控和分析，它支持多种插件，如VisualGC插件用于显示GC活动图表，Sampler插件用于分析CPU和内存使用情况等，通过VisualVM，开发者可以实时监控JVM的运行状态，包括堆内存使用情况、线程状态、类加载情况等，VisualVM还提供了Heap Dump功能，可以将堆内存的内容导出为文件，方便进行离线分析。
七、MapReduce调优实践案例
1、小文件处理优化：Hadoop的小文件问题会影响性能，因为大量的小文件会导致元数据占用大量内存并降低寻址效率，解决方案包括数据合成、使用CombineTextInputFormat和启用Uber模式等。
2、Shuffle阶段优化：Shuffle阶段是MapReduce作业中的关键部分，优化Shuffle阶段的参数配置可以显著提升性能，调整mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies（每个Reduce从Map中取数据的并行数）、mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent（Buffer中的数据达到多少比例开始写入磁盘）等参数。
3、内存管理优化：合理配置JVM内存参数，如堆内存大小（-Xmx和-Xms）、新生代内存大小（-XX:NewSize和-XX:MaxNewSize）等，以避免OOM错误并提升性能。
八、FAQs
Q1: MapReduce框架在多CPU内核下如何优化？
A1: 在多CPU内核下优化MapReduce框架，可以从以下几个方面入手：合理配置资源相关参数，如mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb，确保每个MapTask和ReduceTask有足够的内存资源；调整YARN相关参数，如yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores和yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores，以充分利用CPU资源；针对Shuffle阶段进行优化，调整相关参数以减少数据传输时间和内存消耗，还可以考虑使用高性能的垃圾回收器（如G1 GC）和合理的内存管理策略来进一步提升性能。
Q2: MapReduce作业中的小文件问题如何解决？
A2: MapReduce作业中的小文件问题主要表现为大量的小文件会导致元数据占用大量内存并降低寻址效率，为了解决这个问题，可以采取以下措施：进行数据合成，将多个小文件合并成大文件；使用CombineTextInputFormat来处理小文件，减少MapTask的数量；可以启用Uber模式，将所有小文件作为一个大的输入分片进行处理，这些方法都可以有效减少小文件对MapReduce作业性能的影响。
通过合理的调优配置和策略选择，可以在多轮MapReduce任务中充分发挥多CPU内核的优势，提高数据处理的效率和性能。
小伙伴们，上文介绍了“mapreduce 多轮_多CPU内核下MapReduce调优配置”的内容，你了解清楚吗？希望对你有所帮助，任何问题可以给我留言，让我们下期再见吧。