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

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