Hadoop优化
1.小文件
影响：
元数据的瓶颈在于文件的数量，无论单个文件的大小
资源大材小用
优化
计算：使用combininputformat提前合并小文件
JVM重用
存储：归档
2.map端
环形缓冲区-区域大小、溢写比列
提前combiner，做reduce操作
3.reduce端
合理控制map、reduce任务数
允许map、reduce并行
不用reduce
4.io
提前combiner，减少shulffle网络IO
数据压缩、双刃剑
5.总体
增加资源，map端、reduce端的cpu、内存
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