开发和优化高效的Hadoop & Hive程序
大数据技术如今是互联网行业处理海量数据不可或缺的技术。Hadoop作为大数据生态的底层框架，Hive作为建立在Hadoop之上的数据仓库工具，二者在实际应用中都有着非常广泛的应用。淘宝作为国内知名的电商平台，其对Hadoop和Hive的调优以及开发经验具有较高的参考价值。
在对MapReduce和Hive进行开发和调优的过程中，一些关键知识点需要被掌握，比如MapReduce的三大调节器Combiner、Partitioner和Comparator。Combiner可以在Map阶段对数据进行本地聚合，减少了数据传输量，加速了整体运算速度；Partitioner负责将具有相同Key值的数据分配给不同的Reducer，是保证数据均匀分配和负载平衡的重要组件；Comparator则用于控制Key的排序顺序，对Reduce阶段的数据处理效率有着直接的影响。
除了这三个组件外，MapReduce程序编写时还有若干开发Tips。例如，在map函数中应该重用Writable类型对象，例如Text，以减少频繁创建和销毁对象的开销；使用StringBuilder代替StringBuffer和Formatter，可以提高字符串拼接的效率；而在处理配置文件和词典时，可以利用DistributedCache来加载这些文件到TaskTracker节点上，从而避免在map和reduce阶段重复读取外部文件。
在MapReduce的调优过程中，除了编写高效代码之外，还需要根据具体应用场景调整关键参数。例如，根据作业的特性合理设置Map和Reduce的数量，以及对HDFS上的小文件合并与压缩，这都能够显著提升数据处理的效率。
Hive调优方面，需要根据应用场景选择合适的Hive特性，例如数据倾斜的解决方法、高级特性如动态维度和动态SQL的应用等。数据倾斜是Hive作业中常见的问题，它会导致某些Reducer处理的数据量远大于其他Reducer，进而影响整体作业的效率。要解决这个问题，可以从多个角度入手，比如调整分区键、增加Reducer的数量、使用bucketing等方法。此外，Hive的局限性也需要被认识，例如在涉及到Hadoop底层文件操作的场景，或者全局排序等对性能要求极高的场景，Hive可能不如直接使用MapReduce灵活高效。
针对整个数据处理流程，整体调优之道可以考虑以下几点：业务优先级与调度策略的合理安排；小文件合并与压缩；参数自动生成调优策略；以及针对海量数据处理的思路，如瀑布型数据流处理、化整为零合理调度等。
在业务逻辑层面，从业务开发人员的角度进行优化，可以利用对业务和数据结构的深刻理解，深入到应用程序的层面进行细微调整，这样虽然对其他作业没有影响，但可以频繁进行优化，对关键路径上的作业提升尤为明显。对Hadoop参数和存储进行调优可以一次性影响一批作业，效果较为显著，但同时也要注意对小部分作业可能产生的副作用。从系统实现角度的优化，虽然可以影响到所有作业并产生非凡的效果，但必须非常谨慎，不可过于频繁，以防产生意外的系统风险。
以上内容中提到的关于Hadoop和Hive的优化方法和实践技巧，是大数据处理领域宝贵的实战经验，对提升大数据平台的处理性能和效率具有重要的指导意义。
