在MapReduce編程中，代碼優化是提高程序性能和效率的關鍵。以下是一些有效的代碼優化技巧：

數據輸入優化

• 合并小文件：大量小文件會導致Map任務數量增加，增加處理時間。可以通過合并小文件或使用CombineTextInputFormat來優化。
• 數據本地性：通過哈希分區或范圍分區確保數據本地性，減少網絡傳輸。

Map階段優化

• 減少溢寫(spill)次數：通過調整mapreduce.map.sort.mb和mapreduce.map.sort.spill.percent參數，減少磁盤IO。
• 減少合并(merge)次數：通過調整mapreduce.map.output.key.comparator.class和mapreduce.map.output.value.comparator.class參數，減少合并次數。
• 使用Combiner：在不影響業務邏輯的前提下，使用Combiner提前合并數據，減少網絡傳輸。

Reduce階段優化

• 合理設置Map和Reduce數量：避免設置太少或太多，以減少任務等待時間和資源競爭。
• 設置Map和Reduce共存：調整mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps參數，使Map和Reduce任務并行運行。
• 合理設置Reduce端的Buffer：通過mapreduce.reduce.input.buffer.percent參數，減少磁盤IO。

I/O傳輸優化

• 數據壓縮：使用Snappy和LZO等壓縮編碼器，減少網絡IO時間。
• 使用SequenceFile二進制文件：提高數據傳輸效率。

數據傾斜問題

• 抽樣和范圍分區：基于原始數據進行抽樣，預設分區邊界值。
• 自定義分區：根據輸出鍵的背景知識進行自定義分區。
• 使用Combiner：聚合并精簡數據，減少數據傾斜。
• 采用Map Join：盡量避免Reduce Join，減少數據傾斜。

常用調優參數

• 資源相關參數：如mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb，根據任務數據量靈活調整。
• 容錯相關參數：如mapreduce.map.maxattempts和mapreduce.reduce.maxattempts，設置任務最大重試次數。

通過上述技巧，可以有效優化MapReduce編程的性能，提高數據處理效率。