用MR來對hbase的表資料進行分散式計算。有兩點配置可以優化操作，提升效能。它們分別是：

(1)scan.setCacheBlocks(false);  

 然後呼叫下面這句來初始化map任務    TableMapReduceUtil.initTableMapperJob

這個配置項是幹什麼的呢？   本次mr任務scan的所有資料不放在快取中，一方面節省了交換快取的操作消耗，可以提升本次mr任務的效率，另一方面，一般mr任務scan的資料都是一次性或者非經常用到的，因此不需要將它們替換到快取中，快取中還是放一些正常的多次訪問的資料，這樣可以提升查詢效能。

(2)conf.setBoolean("mapred.map.tasks.speculative.execution", false);

這個 "mapred.map.tasks.speculative.execution" 配置項是幹什麼用的呢？

是否開啟mr的map備用任務機制，如果設為true，則如果一個map任務佔用時間較其他的明顯長很多（策略由內部設定），在其他TT節點上新建一個map任務，兩個一起做，誰先做完，便結束。    

優化項是將其設為false，為何呢，跟hbase儲存機制有關，hbase本地儲存機制，即hbase會盡量把hdfs上的資料檔案和rs上對應region存在一臺機器上，即當前的map的資料肯定在當前的機器上有本地資料，不需要網路傳輸。如果啟用備用任務機制，則新建立備用任務時，很有可能新建備用任務的機器上沒有所需要的資料的備份，如此便需要網路傳輸資料，增加了網路的開銷，其效率會大大的降低，還不如不開啟備用任務，就讓原來的map任務正常做呢。當然，即便關閉了此機制，如果建立map失敗（比如由於oom異常）仍然會在其他節點上重新建立此map任務。