概述Hadoop常用的调优策略和实现方式

Hadoop是一个用于处理大规模数据集的分布式计算框架，它能够将大数据分成多个块并将其分布在多个节点上进行处理。在使用Hadoop处理数据时，如果不进行调优，可能会出现性能瓶颈或者任务失败等问题。以下是常用的Hadoop调优策略和实现方式：

1. 配置调优：包括对Hadoop的配置进行调整，如适当增加内存、设置合理的JVM参数、调整HDFS配置等。

2. 资源调度调优：包括针对不同作业进行调整，如提高mapreduce任务的容器内存和CPU、增加shuffle内存、设置合理的Yarn队列等。

3. 数据本地化调优：即让作业尽可能地使用本地数据进行计算，减少网络传输开销。可以通过在作业启动时指定输入数据的位置或者使用Hadoop自带的本地化机制。

4. 磁盘IO调优：包括选择合适的磁盘类型和调整磁盘参数，如使用SSD硬盘、增加HDFS副本数等。

5. 编程调优：包括对代码进行优化，如使用压缩、减少shuffle阶段数据量、使用Combiner等。