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dictionary - 当 reduce 任务较少时,Hadoop reduce 变慢

coder 2024-01-06 原文

当我对 Hadoop 进行一些性能调整时,我遇到了一个非常奇怪的情况。我正在运行一个具有大量中间输出的作业(例如没有组合器的 InvertedIndex 或 WordCount),网络和计算资源都是同质的。根据 mapreduce 的工作原理,当 reduce 任务的 WAVES 越多时,整体运行时间应该越慢,因为 map 和 shuffle 之间的重叠越少,但事实并非如此。事实证明,具有 5 个 WAVES 任务的作业比只有一个 WAVE 任务的作业快大约 10%。而且我检查了日志,事实证明当reduce任务较少时map任务的执行时间较长,而且当任务较少时reduce阶段的整体计算时间(不是shuffle或merge)较长。我试图通过将 reduce 慢启动因子设置为 1 来排除其他因素,以便 map 和 shuffle 之间没有重叠,我还将它限制为只有一个同时执行的 reduce 任务,因此没有重叠在reduce任务之间,我修改了scheduler,强制mapper和reducer在不同的机器上定位,这样就不会出现I/O拥塞。即使采用上述方法,同样的事情仍然会发生。 (我还设置了 map 内存缓冲区足够大,io.sort.factor 设置为 32 甚至更大,io.sort.mb 相应地大于 320)

我真的想不出任何其他导致这个问题的原因,所以任何建议将不胜感激!

为了防止混淆,我遇到的问题是:

<强>0。我正在比较在所有其他相同配置下同一作业运行 1 个 reduce 任务与 5 个 reduce 任务的性能。 reduce计算只有一个tasktracker。

<强>1。在这两种情况下,我都通过只有一个用于 redcue 任务的 tasktracker 和 mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum=1 强制执行所有 reduce 任务,因此在 reduce 阶段不会有任何并行性

<强>2。我已经设置了 mapred.reduce.slowstart.completed.maps=1 所以在所有 map 完成之前,没有任何 reducer 会开始拉取数据

<强>3。事实证明,有一个 reduce 任务比有 5 个连续的 reduce 任务要慢!

<强>4。即使我设置 set mapred.reduce.slowstart.completed.maps=0.05 以允许 map 和 shuffle 之间的重叠,(因此当只有一个 reduce 任务时,重叠应该更多并且它应该运行得更快,因为 5 reduce 任务正在顺序执行)5-reduce-task 仍然比 1-reduce 任务快,1-reduce 任务的映射阶段变得更慢!

最佳答案

这不是问题。您拥有的 reduce 任务越多,您的数据处理速度就越快。

map 阶段的输出被发送到 reducers 。如果您有两个 reducer ,则负载会在两个 reducer 之间分配。

在 wordcount 示例中,您将有两个单独的文件,它们之间有计数。因此,如果您有很多 reduce 任务,则必须手动添加总数,或者运行另一个 map reduce 作业来计算总数。

关于dictionary - 当 reduce 任务较少时,Hadoop reduce 变慢,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/10392990/

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