Hadoop性能瓶颈有哪些常见原因？

Hadoop性能瓶颈常见的原因包括：

1. **网络I/O**：当任务需要跨越网络通信时，如果网络带宽不足或者数据传输效率低，可能会成为性能瓶颈。

2. **磁盘I/O**：如果频繁的磁盘读写操作超过了磁盘的吞吐量，尤其是数据的序列化/反序列化、大文件的分割合并等操作，都会影响性能。

3. **内存限制**：Hadoop MapReduce的工作内存受限，如果任务的中间结果过大超出内存容量，可能导致溢出，影响后续计算速度。

4. **资源调度不当**：如果YARN的资源分配不合理，任务长时间等待资源或者被频繁抢占，也可能导致性能下降。

5. **宽依赖**：任务之间的宽依赖会导致数据传输次数增多，降低并行度，影响整个流程的效率。

6. **数据倾斜**：如果数据分布不均，某些Mapper或Reducer处理的任务过重，而其他则空闲，这会导致性能严重失衡。

7. **软件层面优化不足**：比如数据压缩设置不合理，缓存策略不佳，或者算法选择不合适等。

8. **硬件故障或维护**：节点宕机、维护或故障恢复期间都可能导致临时性的性能下降。

了解这些瓶颈有助于定位问题并采取相应的优化措施。