原文https://blog.csdn.net/qq_26442553/article/details/78760338
使用hadoop进行大数据运算，当数据量及其大时，那么对MapReduce性能的调优重要性不言而喻。尤其是Shuffle过程中的参数配置对作业的总执行时间影响特别大。下面基于官网和工作中的情况总结和相关的调优策略。
1.关于map端的调优属性
2.关于reduce端的调优属性
通常来说，在reduce端如果把中间数据全部驻留在内存中，那么肯定可以获取最佳性能，但默认情况下，不会发生。因为默认要预留很多内存给reduce函数进行运算。