mapreduce程序效率的瓶颈在于两点：
1：计算机性能
2：I/O操作优化
优化无非包括时间性能和空间性能两个方面，存在一下常见的优化策略：
1：输入的文件尽量采用大文件
众多的小文件会导致map数量众多，每个新的map任务都会造成一些性能的损失。所以可以将一些小文件在进行mapreduce操作前进行一些预处理，整合成大文件，或者直接采用ConbinFileInputFormat来作为输入方式，此时hadoop会考虑节点和集群的位置信息，已决定将哪些文件打包到同一个单元之中。
2：合理分配map和reduce任务的数量
通过属性mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum分别可以配置单个节点上map任务和reduce任务的最大数量。
3：压缩中间数据，减少I/O
4：在map后先进行combine处理，减少I/O
参考资料：《Hadoop 实战》--机械工业出版社