Why is my Hadoop* job slow

Bikas Saha在Hadoop Summit 2016上的分享《Why is my Hadoop* job slow》是一个非常有价值的话题，因为它直接关系到优化Hadoop作业性能和效率的关键问题。虽然我无法直接访问外部链接或下载文件，但我可以基于阿里云产品和大数据处理的知识，为你概述在这些方面（度量和监视、记录和关联、追踪和分析）如何应用阿里云服务来提升Hadoop作业的性能。

度量和监视

1. 阿里云EMR (Elastic MapReduce): 阿里云EMR服务提供了全面的集群管理和作业监控功能。它集成了Prometheus监控系统，允许用户实时查看集群资源使用情况、作业运行状态等关键指标，帮助快速定位性能瓶颈。

2. 阿里云ARMS (Application Real-Time Monitoring Service): ARMS可以对Hadoop作业进行深度性能监控，包括CPU、内存、磁盘I/O等资源使用情况，以及MapReduce任务的执行细节，提供报警机制，确保及时发现并响应性能问题。

记录和关联

1. SLS (Log Service): 使用阿里云SLS可以收集Hadoop集群及作业运行时的日志数据。通过日志分析，可以将不同组件的日志关联起来，帮助理解作业执行流程中的具体问题，比如慢查询、错误信息等，便于故障排查和性能调优。

2. DataWorks: 结合阿里云DataWorks的数据开发与运维管理平台，可以实现作业日志与调度信息的统一管理，方便追溯作业执行历史，关联作业上下游依赖，进一步优化作业链路。

追踪和分析

1. Tracing Analysis: 虽然阿里云没有直接针对Hadoop的分布式追踪服务，但可以通过集成开源工具如Apache HTrace来实现作业内部的请求跟踪，结合SLS或自建ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）进行日志分析，以可视化方式展示作业执行过程中的延迟和瓶颈。

2. MaxCompute (原ODPS): 对于需要高性能数据分析的场景，考虑使用阿里云MaxCompute作为替代方案。MaxCompute提供了更高级别的抽象和优化，自动处理分布式计算的复杂性，内置性能诊断工具，能有效减少“为什么我的作业慢”的疑问。

综上所述，阿里云提供了从基础设施到应用层的一系列工具和服务，帮助用户全方位地监控、分析和优化Hadoop作业的性能，确保大数据处理任务高效稳定运行。