1.代码调优
代码调优，主要是 mapper 和 reducer 中，针对多次创建的对象，进行代码提出操作。 这个和一般的 java 程序的代码调优一样。
2.mapper 调优
mapper 调优主要就是就一个目标：减少输出量。我们可以通过增加 combine 阶段以 及对输出进行压缩设置进行 mapper 调优。
combine 介绍： 实现自定义 combine 要求继承 reducer 类，特点： 以 map 的输出 key/value 键值对作为输入输出键值对，作用是减少网络输出， 在 map 节点上就合并一部分数据。 比较适合，map 的输出是数值型的，方便进行统计。
压缩设置： 在提交 job 的时候分别设置启动压缩和指定压缩方式。
3.reducer 调优
reducer 调优主要是通过参数调优和设置 reducer 的个数来完成。
reducer 个数调优：
要求：一个 reducer 和多个 reducer 的执行结果一致，不能因为多个 reducer 导致执行结果异常。
规则：一般要求在 hadoop 集群中的执行 mr 程序，map 执行完成 100%后，尽量 早的看到 reducer 执行到 33%，可以通过命令 hadoop job -status job_id 或者 web 页面来查看。
原因： map 的执行 process 数是通过 inputformat 返回 recordread 来 定义的；而 reducer 是有三部分构成的，分别为读取 mapper 输出数据、合并所有输出数 据以及 reduce 处理，其中第一步要依赖 map 的执行，所以在数据量比较大的情况下，一 个 reducer 无法满足性能要求的情况下，我们可以通过调高 reducer 的个数来解决该问 题。
优点：充分利用集群的优势。 缺点：有些 mr 程序没法利用多 reducer 的优点，比如获取 top n 的 mr 程序。
4.runner 调优
runner 调优其实就是在提交 job 的时候设置 job 参数，一般都可以通过代码和 xml 文件两种方式进行设置
- mapred.child.java.opts: 修改 childyard 进程执行的 jvm 参数，针对 map 和 reducer 均有效，默认：-Xmx200m
- mapreduce.map.java.opts： 需改 map 阶段的 childyard 进程执行 jvm 参 数，默认为空，当为空的时候，使用 mapred.child.java.opts。
- mapreduce.reduce.java.opts：修改 reducer 阶段的 childyard 进程执行 jvm 参数，默认为空，当为空的时候，使用 mapred.child.java.opts。
- mapreduce.job.reduces： 修改 reducer 的个数，默认为 1。可以通过 job.setNumReduceTasks 方法来进行更改。
- mapreduce.map.speculative：是否启动 map 阶段的推测执行，默认为 true。 其实一般情况设置为 false 比较好。可通过方法 job.setMapSpeculativeExecution 来设置。
- mapreduce.reduce.speculative：是否需要启动 reduce 阶段的推测执行， 默 认 为 true ， 其 实 一 般 情 况 设 置 为 fase 比 较 好 。 可 通 过 方 法 job.setReduceSpeculativeExecution 来设置。
- mapreduce.map.output.compress：设置是否启动 map 输出的压缩机制，默 认为 false。在需要减少网络传输的时候，可以设置为 true。
- mapreduce.map.output.compress.codec：设置 map 输出压缩机制，默认 为 org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec，推荐使用 SnappyCodec(在 之 前 版 本 中 需 要 进 行 安 装 操 作 ， 现 在 版 本 不 太 清 楚 ， 安 装 参 数 ： http://www.cnblogs.com/chengxin1982/p/3862309.html)
- hbase 参数设置 由于 hbase 默认是一条一条数据拿取的，在 mapper 节点上执行的时候是每处理 一条数据后就从 hbase 中获取下一条数据，通过设置 cache 值可以一次获取多条数据，减 少网络数据传输。