在map与reduce阶段有时候可能会出现各种非理想化的情景，导致数据计算和处理时会遇到一些瓶颈或问题，这里就列出来一些可参考的调优方案：
Map阶段调优：
- 自定义分区，减少数据倾斜；可以自定义一个类，继承Partitioner类，重写getPartition方法。这么做是因为有些业务场景中可能某个相同的key值对应的数据量太大，造成某个ReduceTask承担较大压力，这时我们可以通过自定义分区的方法，将key值在原来的基础上加上一些随机数，比如1，2，3，这样就可以将原来相同的key分放在不同的分区中，减轻某个单一ReduceTask的压力，以防止数据倾斜。
- 减少溢写次数；可以通过增大环形缓冲区的大小(mapreduce.task.io.sort.mb，默认是100MB)和增大环形缓冲区溢写的阈值(mapreduce.map.sort.spill.percent，默认是80%)来实现。因为这两个配置增大之后，就会减少溢写的次数，这样就会减少溢写文件，从而也就会减少后面合并溢写文件的次数等等后续操作，效率就会提高。
- 提高每次Merge的个数；通过提高mapreduce.task.io.sort.factor参数的值，可以使每次merge的spill个数增多，提高效率。
- 使用Snappy或LZO对mapTask写磁盘的数据进行压缩；由于map阶段产生的数据会写入磁盘，等待Reduce端来拉取数据，而如果这个数据量太大，在网络传输过程中就会消耗较多的资源，那么此时我们可以先将map阶段写出的数据进行压缩，以提高网络传输的效率。
- 提高MapTask内存上限(mapreduce.map.memory.mb，默认是1024MB)；该参数表示一个MapTask可使用的资源上限，如果超过该上限，那么就会被杀死。所以在我们内存资源可用的情况下，可以调高该值，在调整该值时，原则上参考的是1024MB的内存可以处理128MB的数据。
- 增大mapreduce.map.java.opts的值；该参数是用来控制java中MapTask堆内存的大小，通常是和mapreduce.map.memory.mb的值相同。
- 增大CPU核数(mapreduce.map.cpu.vcores)；该参数表示每个MapTask最多可使用的cpu核数，默认是1；对于计算密集型任务，我们可以适当增加该配置来提高计算效率。
Reduce阶段调优：
- 增大ReduceTask拉取map输出结果的并行度(mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies，默认是5)，该参数表示每个ReduceTask去拉取map端输出结果时，可以并行拉取多少个map的输出。增大该参数，会使Reduce同时处理数据的效率提高。
- 提高内存缓冲区的占比(mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent，默认是0.7，表示内存缓冲区占内存的百分比)；在reduce端，将map输出数据拉取过来时，会先放在内存缓冲区中，调大该参数，可以使内存缓冲区中同时容纳的数据变多，以提高效率。
- 调大缓冲区数据溢写的占比(mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent，默认是0.66)；该参数表示当reduce端的shuffle阶段中内存缓冲区的数据达到了缓冲区的多少占比时，开始溢写，提高该参数使，就可以减少合并溢写的次数，提高效率。
- 调大每个ReduceTask的内存上限(mapreduce.reduce.memory.mb，默认是1024MB)；通过调大该参数，可以使ReduceTask占用更多的内存，处理更多的数据。
- 调大ReduceTask堆内存的上限(mapreduce.reduce.java.opts)，该值要与mapreduce.reduce.memory.mb保持一致。
- 提高每个ReduceTask分配的cpu核数上限(mapreduce.reduce.cpu.vcores，默认是1)；由于ReduceTask要处理map输出的所有结果，所以通常情况下在Reduce端的计算较大，需要将该配置调整到2-4个cpu。
- 非必要，尽可能地不使用Reduce；因为一旦需要reduce，那么就会进入shuffle阶段，引起一些列的归并排序、合并等等操作，消耗资源。
以上参数的配置都应结合自己实际的硬件资源以及业务需求，按需调整。