101.指定任務(wù)啟動(dòng)過程中允許的最大跳過嘗試次數(shù)

mapreduce.task.skip.start.attempts 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定任務(wù)啟動(dòng)過程中允許的最大跳過嘗試次數(shù)。

在 MapReduce 作業(yè)中，如果某個(gè)任務(wù)（Map 任務(wù)或 Reduce 任務(wù)）在啟動(dòng)過程中遇到了錯(cuò)誤，框架可以嘗試跳過失敗的任務(wù)，并繼續(xù)執(zhí)行其他任務(wù)。mapreduce.task.skip.start.attempts 就是用來限制任務(wù)啟動(dòng)階段的跳過嘗試次數(shù)。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.task.skip.start.attempts：

<property>
  <name>mapreduce.task.skip.start.attempts</name>
  <value>3</value> <!-- 設(shè)置為期望的最大跳過嘗試次數(shù) -->
</property>

上述配置中，mapreduce.task.skip.start.attempts 的值為 3，表示允許任務(wù)啟動(dòng)過程中最多嘗試跳過 3 次。如果某個(gè)任務(wù)在啟動(dòng)時(shí)連續(xù)失敗了 3 次，那么后續(xù)的跳過嘗試將被禁止，任務(wù)將終止。

這個(gè)配置屬性的設(shè)置可以影響作業(yè)的容錯(cuò)性。通過允許一定次數(shù)的任務(wù)啟動(dòng)階段的跳過，可以避免由于一些暫時(shí)的問題導(dǎo)致整個(gè)作業(yè)失敗。然而，在設(shè)置此屬性時(shí)，需要權(quán)衡容錯(cuò)和作業(yè)執(zhí)行的穩(wěn)定性。

102.指定當(dāng)作業(yè)啟用跳過模式（skip mode）時(shí)，跳過執(zhí)行的任務(wù)的輸出目錄

mapreduce.job.skip.outdir 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定當(dāng)作業(yè)啟用跳過模式（skip mode）時(shí)，跳過執(zhí)行的任務(wù)的輸出目錄。

在 MapReduce 作業(yè)中，如果啟用了跳過模式，當(dāng)某個(gè)任務(wù)執(zhí)行失敗并被跳過時(shí)，框架會(huì)嘗試?yán)^續(xù)執(zhí)行后續(xù)的任務(wù)。mapreduce.job.skip.outdir 允許指定一個(gè)目錄，該目錄用于存儲(chǔ)跳過執(zhí)行的任務(wù)的輸出數(shù)據(jù)。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.job.skip.outdir：

<property>
  <name>mapreduce.job.skip.outdir</name>
  <value>/path/to/skip/output</value> <!-- 設(shè)置為跳過執(zhí)行任務(wù)的輸出目錄路徑 -->
</property>

上述配置中，/path/to/skip/output 是一個(gè)示例路徑，表示當(dāng)作業(yè)啟用跳過模式時(shí)，跳過執(zhí)行的任務(wù)的輸出數(shù)據(jù)將被存儲(chǔ)在該目錄下。

啟用跳過模式可以提高作業(yè)的容錯(cuò)性，避免由于某個(gè)任務(wù)的失敗而導(dǎo)致整個(gè)作業(yè)無法完成。通過設(shè)置 mapreduce.job.skip.outdir，可以將跳過執(zhí)行的任務(wù)的輸出數(shù)據(jù)保存下來，以便后續(xù)分析和處理。

請(qǐng)注意，要使用跳過模式，還需要設(shè)置 mapreduce.job.skip.mode 為 true，并確保作業(yè)的配置和任務(wù)的邏輯正確處理跳過執(zhí)行的情況。

103.指定在跳過模式（skip mode）下，Map 任務(wù)可以跳過的最大記錄數(shù)

mapreduce.map.skip.maxrecords 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定在跳過模式（skip mode）下，Map 任務(wù)可以跳過的最大記錄數(shù)。

在 MapReduce 作業(yè)中，如果啟用了跳過模式，當(dāng)某個(gè) Map 任務(wù)執(zhí)行失敗并被跳過時(shí)，框架會(huì)嘗試?yán)^續(xù)執(zhí)行后續(xù)的 Map 任務(wù)。mapreduce.map.skip.maxrecords 允許設(shè)置一個(gè)閾值，當(dāng)一個(gè) Map 任務(wù)的失敗記錄數(shù)達(dá)到或超過該閾值時(shí)，該任務(wù)將被跳過。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.map.skip.maxrecords：

<property>
  <name>mapreduce.map.skip.maxrecords</name>
  <value>1000</value> <!-- 設(shè)置為期望的最大跳過記錄數(shù) -->
</property>

上述配置中，mapreduce.map.skip.maxrecords 的值為 1000，表示當(dāng)一個(gè) Map 任務(wù)的失敗記錄數(shù)達(dá)到或超過 1000 條時(shí)，該任務(wù)將被跳過。

通過設(shè)置這個(gè)屬性，可以靈活控制在跳過模式下對(duì)于失敗的 Map 任務(wù)的處理策略。超過指定記錄數(shù)的任務(wù)將被跳過，以避免由于某個(gè)任務(wù)的錯(cuò)誤導(dǎo)致整個(gè)作業(yè)失敗。

請(qǐng)注意，要使用跳過模式，還需要設(shè)置 mapreduce.job.skip.mode 為 true，并確保作業(yè)的配置和任務(wù)的邏輯正確處理跳過執(zhí)行的情況。

104.指定在跳過模式（skip mode）下，自動(dòng)增加的 Map 任務(wù)的處理次數(shù)是否自動(dòng)遞增

mapreduce.map.skip.proc-count.auto-incr 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定在跳過模式（skip mode）下，自動(dòng)增加的 Map 任務(wù)的處理次數(shù)是否自動(dòng)遞增。

在 MapReduce 作業(yè)中，如果啟用了跳過模式，當(dāng)某個(gè) Map 任務(wù)執(zhí)行失敗并被跳過時(shí)，框架會(huì)嘗試?yán)^續(xù)執(zhí)行后續(xù)的 Map 任務(wù)。mapreduce.map.skip.proc-count.auto-incr 允許設(shè)置是否自動(dòng)遞增自動(dòng)跳過的任務(wù)的處理次數(shù)。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.map.skip.proc-count.auto-incr：

<property>
  <name>mapreduce.map.skip.proc-count.auto-incr</name>
  <value>true</value> <!-- 設(shè)置為 true 表示自動(dòng)遞增處理次數(shù) -->
</property>

上述配置中，mapreduce.map.skip.proc-count.auto-incr 的值為 true，表示在跳過模式下，自動(dòng)跳過的 Map 任務(wù)的處理次數(shù)將自動(dòng)遞增。

如果設(shè)置為 false，則自動(dòng)跳過的任務(wù)在下一次執(zhí)行時(shí)仍然具有相同的處理次數(shù)。如果設(shè)置為 true，則每次自動(dòng)跳過后，處理次數(shù)會(huì)遞增，以防止任務(wù)無限制地重試。

這個(gè)屬性的設(shè)置可以影響跳過模式下對(duì)于失敗的 Map 任務(wù)的處理方式。選擇是否自動(dòng)遞增處理次數(shù)取決于具體的需求和作業(yè)執(zhí)行的策略。

請(qǐng)注意，要使用跳過模式，還需要設(shè)置 mapreduce.job.skip.mode 為 true，并確保作業(yè)的配置和任務(wù)的邏輯正確處理跳過執(zhí)行的情況。

105.指定在跳過模式（skip mode）下，Reduce 任務(wù)可以跳過的最大分組數(shù)

mapreduce.reduce.skip.maxgroups 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定在跳過模式（skip mode）下，Reduce 任務(wù)可以跳過的最大分組數(shù)。

在 MapReduce 作業(yè)中，如果啟用了跳過模式，當(dāng)某個(gè) Reduce 任務(wù)執(zhí)行失敗并被跳過時(shí)，框架會(huì)嘗試?yán)^續(xù)執(zhí)行后續(xù)的 Reduce 任務(wù)。mapreduce.reduce.skip.maxgroups 允許設(shè)置一個(gè)閾值，當(dāng)一個(gè) Reduce 任務(wù)的失敗分組數(shù)達(dá)到或超過該閾值時(shí)，該任務(wù)將被跳過。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.reduce.skip.maxgroups：

<property>
  <name>mapreduce.reduce.skip.maxgroups</name>
  <value>10</value> <!-- 設(shè)置為期望的最大跳過分組數(shù) -->
</property>

上述配置中，mapreduce.reduce.skip.maxgroups 的值為 10，表示當(dāng)一個(gè) Reduce 任務(wù)的失敗分組數(shù)達(dá)到或超過 10 個(gè)時(shí)，該任務(wù)將被跳過。

通過設(shè)置這個(gè)屬性，可以靈活控制在跳過模式下對(duì)于失敗的 Reduce 任務(wù)的處理策略。超過指定分組數(shù)的任務(wù)將被跳過，以避免由于某個(gè)任務(wù)的錯(cuò)誤導(dǎo)致整個(gè)作業(yè)失敗。

請(qǐng)注意，要使用跳過模式，還需要設(shè)置 mapreduce.job.skip.mode 為 true，并確保作業(yè)的配置和任務(wù)的邏輯正確處理跳過執(zhí)行的情況。

106.指定在跳過模式（skip mode）下，自動(dòng)增加的 Reduce 任務(wù)的處理次數(shù)是否自動(dòng)遞增

mapreduce.reduce.skip.proc-count.auto-incr 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定在跳過模式（skip mode）下，自動(dòng)增加的 Reduce 任務(wù)的處理次數(shù)是否自動(dòng)遞增。

在 MapReduce 作業(yè)中，如果啟用了跳過模式，當(dāng)某個(gè) Reduce 任務(wù)執(zhí)行失敗并被跳過時(shí)，框架會(huì)嘗試?yán)^續(xù)執(zhí)行后續(xù)的 Reduce 任務(wù)。mapreduce.reduce.skip.proc-count.auto-incr 允許設(shè)置是否自動(dòng)遞增自動(dòng)跳過的任務(wù)的處理次數(shù)。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.reduce.skip.proc-count.auto-incr：

<property>
  <name>mapreduce.reduce.skip.proc-count.auto-incr</name>
  <value>true</value> <!-- 設(shè)置為 true 表示自動(dòng)遞增處理次數(shù) -->
</property>

上述配置中，mapreduce.reduce.skip.proc-count.auto-incr 的值為 true，表示在跳過模式下，自動(dòng)跳過的 Reduce 任務(wù)的處理次數(shù)將自動(dòng)遞增。

如果設(shè)置為 false，則自動(dòng)跳過的任務(wù)在下一次執(zhí)行時(shí)仍然具有相同的處理次數(shù)。如果設(shè)置為 true，則每次自動(dòng)跳過后，處理次數(shù)會(huì)遞增，以防止任務(wù)無限制地重試。

這個(gè)屬性的設(shè)置可以影響跳過模式下對(duì)于失敗的 Reduce 任務(wù)的處理方式。選擇是否自動(dòng)遞增處理次數(shù)取決于具體的需求和作業(yè)執(zhí)行的策略。

請(qǐng)注意，要使用跳過模式，還需要設(shè)置 mapreduce.job.skip.mode 為 true，并確保作業(yè)的配置和任務(wù)的邏輯正確處理跳過執(zhí)行的情況。

107.指定是否啟用 Map 任務(wù)對(duì)于中間文件（Intermediate File）的預(yù)讀取（read-ahead）

mapreduce.ifile.readahead 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定是否啟用 Map 任務(wù)對(duì)于中間文件（Intermediate File）的預(yù)讀?。╮ead-ahead）。

在 MapReduce 作業(yè)中，Map 任務(wù)的輸出會(huì)被寫入中間文件，而這些中間文件會(huì)被 Reduce 任務(wù)用作輸入。通過設(shè)置 mapreduce.ifile.readahead，可以控制在 Reduce 任務(wù)開始讀取中間文件之前，是否對(duì)中間文件進(jìn)行預(yù)讀取。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.ifile.readahead：

<property>
  <name>mapreduce.ifile.readahead</name>
  <value>true</value> <!-- 設(shè)置為 true 表示啟用預(yù)讀取 -->
</property>

上述配置中，mapreduce.ifile.readahead 的值為 true，表示啟用對(duì)中間文件的預(yù)讀取。

啟用預(yù)讀取可以在一定程度上提高 Reduce 任務(wù)的性能，因?yàn)橹虚g文件的內(nèi)容可以在實(shí)際讀取之前被預(yù)先加載到內(nèi)存中。這有助于減少磁盤 I/O 操作，并提高數(shù)據(jù)的可用性。

請(qǐng)注意，啟用預(yù)讀取可能會(huì)占用更多的內(nèi)存資源，因此需要在考慮性能優(yōu)化時(shí)仔細(xì)評(píng)估。在某些情況下，禁用預(yù)讀取可能更合適，具體取決于作業(yè)和集群的特定需求。

108.指定在啟用 Map 任務(wù)對(duì)于中間文件（Intermediate File）的預(yù)讀?。╮ead-ahead）時(shí)，要預(yù)讀取的字節(jié)數(shù)

mapreduce.ifile.readahead.bytes 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定在啟用 Map 任務(wù)對(duì)于中間文件（Intermediate File）的預(yù)讀?。╮ead-ahead）時(shí)，要預(yù)讀取的字節(jié)數(shù)。

在 MapReduce 作業(yè)中，Map 任務(wù)的輸出會(huì)被寫入中間文件，而這些中間文件會(huì)被 Reduce 任務(wù)用作輸入。通過設(shè)置 mapreduce.ifile.readahead.bytes，可以控制每次預(yù)讀取的字節(jié)數(shù)。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.ifile.readahead.bytes：

<property>
  <name>mapreduce.ifile.readahead.bytes</name>
  <value>4096</value> <!-- 設(shè)置為期望的預(yù)讀取字節(jié)數(shù) -->
</property>

上述配置中，mapreduce.ifile.readahead.bytes 的值為 4096，表示每次預(yù)讀取 4096 字節(jié)的數(shù)據(jù)。

通過調(diào)整這個(gè)屬性的值，可以根據(jù)實(shí)際的硬件性能和數(shù)據(jù)分布情況來優(yōu)化預(yù)讀取策略。較大的預(yù)讀取字節(jié)數(shù)可能會(huì)提高讀取性能，但也會(huì)占用更多的內(nèi)存資源。

請(qǐng)注意，啟用預(yù)讀取功能需要確保 Hadoop 版本和配置支持該特性，并且根據(jù)具體需求進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。

109.指定提交的 MapReduce 作業(yè)所屬的隊(duì)列（Queue）名稱

mapreduce.job.queuename 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定提交的 MapReduce 作業(yè)所屬的隊(duì)列（Queue）名稱。

在 Hadoop 集群中，可以通過資源管理器（ResourceManager）對(duì)資源進(jìn)行調(diào)度和管理。資源管理器可以配置多個(gè)隊(duì)列，每個(gè)隊(duì)列都有自己的資源配額。通過將作業(yè)分配到不同的隊(duì)列中，可以更好地控制資源的分配和調(diào)度。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.job.queuename：

<property>
  <name>mapreduce.job.queuename</name>
  <value>myQueue</value> <!-- 設(shè)置為期望的隊(duì)列名稱 -->
</property>

上述配置中，mapreduce.job.queuename 的值為 myQueue，表示將提交的 MapReduce 作業(yè)分配到名為 myQueue 的隊(duì)列中。

通過設(shè)置這個(gè)屬性，可以根據(jù)作業(yè)的優(yōu)先級(jí)和資源需求將作業(yè)放置到不同的隊(duì)列中，以更好地利用集群資源。請(qǐng)注意，確保指定的隊(duì)列名稱在資源管理器中存在，且配置正確。

這個(gè)屬性在多租戶環(huán)境中非常有用，可以根據(jù)不同的作業(yè)需求將其分配到不同的隊(duì)列，以確保公平調(diào)度和資源隔離。

110.為提交的 MapReduce 作業(yè)設(shè)置標(biāo)簽（tags）

mapreduce.job.tags 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于為提交的 MapReduce 作業(yè)設(shè)置標(biāo)簽（tags）。

在 Hadoop 集群中，可以為作業(yè)設(shè)置標(biāo)簽，標(biāo)簽是一些描述性的元信息，可以幫助用戶對(duì)作業(yè)進(jìn)行分類、跟蹤和管理。通過設(shè)置 mapreduce.job.tags，可以為作業(yè)關(guān)聯(lián)一個(gè)或多個(gè)標(biāo)簽。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.job.tags：

<property>
  <name>mapreduce.job.tags</name>
  <value>production,urgent</value> <!-- 設(shè)置為期望的標(biāo)簽列表 -->
</property>

上述配置中，mapreduce.job.tags 的值為 production,urgent，表示將提交的 MapReduce 作業(yè)關(guān)聯(lián)到兩個(gè)標(biāo)簽，分別是 production 和 urgent。

通過為作業(yè)設(shè)置標(biāo)簽，可以在資源管理器和作業(yè)歷史服務(wù)器等界面中方便地對(duì)作業(yè)進(jìn)行過濾、搜索和分類。這對(duì)于跟蹤和管理大規(guī)模集群中的作業(yè)非常有用。

請(qǐng)注意，標(biāo)簽之間使用逗號(hào)分隔。可以根據(jù)具體的管理和監(jiān)控需求，為作業(yè)設(shè)置適當(dāng)?shù)臉?biāo)簽，以便更好地組織和管理作業(yè)。

111.指定 MapReduce 作業(yè)執(zhí)行期間在本地文件系統(tǒng)上存儲(chǔ)臨時(shí)數(shù)據(jù)的目錄

mapreduce.cluster.local.dir 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定 MapReduce 作業(yè)執(zhí)行期間在本地文件系統(tǒng)上存儲(chǔ)臨時(shí)數(shù)據(jù)的目錄。

在 MapReduce 作業(yè)執(zhí)行期間，框架需要在本地文件系統(tǒng)上創(chuàng)建臨時(shí)文件和目錄，用于存儲(chǔ)中間數(shù)據(jù)、任務(wù)輸出等。mapreduce.cluster.local.dir 允許用戶配置這些臨時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的本地目錄路徑。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.cluster.local.dir：

<property>
  <name>mapreduce.cluster.local.dir</name>
  <value>/path/to/local/dir</value> <!-- 設(shè)置為期望的本地目錄路徑 -->
</property>

上述配置中，/path/to/local/dir 是一個(gè)示例路徑，表示指定 MapReduce 作業(yè)執(zhí)行期間的本地臨時(shí)目錄。

配置 mapreduce.cluster.local.dir 對(duì)于確保作業(yè)在本地文件系統(tǒng)上有足夠的空間和性能是很重要的。這些本地目錄通常用于存儲(chǔ) Map 任務(wù)的中間輸出、Reduce 任務(wù)的輸入和輸出等臨時(shí)數(shù)據(jù)。在配置時(shí)，需要確保所指定的目錄路徑具有足夠的可用空間，并且可以滿足作業(yè)的性能需求。

請(qǐng)注意，這是一個(gè)集群范圍的配置，通常在 Hadoop 集群的 mapred-site.xml 文件中進(jìn)行設(shè)置。

112.指定是否啟用作業(yè)訪問控制列表（ACLs）功能

mapreduce.cluster.acls.enabled 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定是否啟用作業(yè)訪問控制列表（ACLs）功能。

在 Hadoop 集群中，作業(yè)訪問控制列表允許管理員定義哪些用戶或用戶組有權(quán)提交、管理和訪問特定的 MapReduce 作業(yè)。通過啟用 ACLs，可以更精細(xì)地控制對(duì) MapReduce 作業(yè)的訪問權(quán)限。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.cluster.acls.enabled：

<property>
  <name>mapreduce.cluster.acls.enabled</name>
  <value>true</value> <!-- 設(shè)置為 true 表示啟用 ACLs -->
</property>

上述配置中，mapreduce.cluster.acls.enabled 的值為 true，表示啟用了作業(yè)訪問控制列表功能。

啟用 ACLs 可以提高集群的安全性，并確保只有授權(quán)用戶能夠提交、管理和訪問作業(yè)。管理員可以進(jìn)一步配置 ACLs 規(guī)則，定義允許或拒絕的用戶和用戶組。

請(qǐng)注意，在啟用 ACLs 功能時(shí)，還需要配置其他相關(guān)的 ACLs 屬性，如 mapreduce.cluster.acls.admins、mapreduce.cluster.acls.view-job 等，以定義具體的訪問規(guī)則。配置 ACLs 需要仔細(xì)考慮集群中用戶和組的管理策略。

113.設(shè)置哪些用戶或用戶組有權(quán)修改（kill、suspend、resume 等）指定的 MapReduce 作業(yè)

mapreduce.job.acl-modify-job 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于設(shè)置哪些用戶或用戶組有權(quán)修改（kill、suspend、resume 等）指定的 MapReduce 作業(yè)。

在 Hadoop 集群中，作業(yè)訪問控制列表（ACLs）允許管理員定義哪些用戶或用戶組有權(quán)執(zhí)行不同的作業(yè)操作。mapreduce.job.acl-modify-job 配置項(xiàng)用于指定具有修改（kill、suspend、resume 等）作業(yè)權(quán)限的用戶或用戶組。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.job.acl-modify-job：

<property>
  <name>mapreduce.job.acl-modify-job</name>
  <value>user1,user2;group1,group2</value>
  <!-- 設(shè)置允許修改作業(yè)的用戶和用戶組列表 -->
</property>

上述配置中，mapreduce.job.acl-modify-job 的值包含了兩個(gè)部分，以分號(hào) (;) 分隔。第一個(gè)部分是允許修改作業(yè)的用戶列表，第二個(gè)部分是允許修改作業(yè)的用戶組列表。

例如，配置 mapreduce.job.acl-modify-job 的值為 user1,user2;group1,group2 表示 user1 和 user2 以及 group1 和 group2 這些用戶和用戶組有權(quán)修改作業(yè)。

配置這個(gè)屬性可以限制哪些用戶或用戶組有權(quán)對(duì)作業(yè)進(jìn)行修改操作，以提高集群的安全性和控制權(quán)限。

請(qǐng)注意，ACLs 相關(guān)的配置需要謹(jǐn)慎處理，確保配置符合安全性和業(yè)務(wù)需求。

114.設(shè)置哪些用戶或用戶組有權(quán)查看指定的 MapReduce 作業(yè)信息

mapreduce.job.acl-view-job 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于設(shè)置哪些用戶或用戶組有權(quán)查看指定的 MapReduce 作業(yè)信息。

在 Hadoop 集群中，作業(yè)訪問控制列表（ACLs）允許管理員定義哪些用戶或用戶組有權(quán)執(zhí)行不同的作業(yè)操作。mapreduce.job.acl-view-job 配置項(xiàng)用于指定具有查看作業(yè)信息權(quán)限的用戶或用戶組。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.job.acl-view-job：

<property>
  <name>mapreduce.job.acl-view-job</name>
  <value>user1,user2;group1,group2</value>
  <!-- 設(shè)置允許查看作業(yè)信息的用戶和用戶組列表 -->
</property>

上述配置中，mapreduce.job.acl-view-job 的值包含了兩個(gè)部分，以分號(hào) (;) 分隔。第一個(gè)部分是允許查看作業(yè)信息的用戶列表，第二個(gè)部分是允許查看作業(yè)信息的用戶組列表。

例如，配置 mapreduce.job.acl-view-job 的值為 user1,user2;group1,group2 表示 user1 和 user2 以及 group1 和 group2 這些用戶和用戶組有權(quán)查看作業(yè)信息。

配置這個(gè)屬性可以限制哪些用戶或用戶組有權(quán)查看作業(yè)的詳細(xì)信息，以提高集群的安全性和控制權(quán)限。

請(qǐng)注意，ACLs 相關(guān)的配置需要謹(jǐn)慎處理，確保配置符合安全性和業(yè)務(wù)需求。

115.指定在所有 Reduce 任務(wù)完成后是否立即結(jié)束作業(yè)

mapreduce.job.finish-when-all-reducers-done 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定在所有 Reduce 任務(wù)完成后是否立即結(jié)束作業(yè)。

在默認(rèn)情況下，MapReduce 作業(yè)會(huì)等待所有的 Map 任務(wù)和 Reduce 任務(wù)完成后才會(huì)結(jié)束。然而，如果設(shè)置了 mapreduce.job.finish-when-all-reducers-done 為 false，那么作業(yè)將在所有的 Reduce 任務(wù)完成后立即結(jié)束，而不需要等待 Map 任務(wù)的完成。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.job.finish-when-all-reducers-done：

<property>
  <name>mapreduce.job.finish-when-all-reducers-done</name>
  <value>false</value> <!-- 設(shè)置為 false 表示在所有 Reduce 任務(wù)完成后立即結(jié)束作業(yè) -->
</property>

上述配置中，mapreduce.job.finish-when-all-reducers-done 的值為 false，表示作業(yè)將在所有 Reduce 任務(wù)完成后立即結(jié)束。

設(shè)置這個(gè)屬性可以提前結(jié)束作業(yè)，而不必等待所有 Map 任務(wù)的完成。這對(duì)于一些特定的場(chǎng)景和需求可能會(huì)有用，例如，當(dāng)用戶關(guān)心的是 Reduce 階段的輸出而不關(guān)心 Map 階段的輸出時(shí)。

請(qǐng)注意，根據(jù)具體的作業(yè)需求和邏輯，謹(jǐn)慎使用這個(gè)配置屬性，以確保得到期望的作業(yè)執(zhí)行結(jié)果。

116.指定是否啟用作業(yè)令牌跟蹤標(biāo)識(shí)（tracking IDs）

mapreduce.job.token.tracking.ids.enabled 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定是否啟用作業(yè)令牌跟蹤標(biāo)識(shí)（tracking IDs）。

在 Hadoop 集群中，作業(yè)令牌用于對(duì) MapReduce 作業(yè)進(jìn)行身份驗(yàn)證和授權(quán)。mapreduce.job.token.tracking.ids.enabled 配置項(xiàng)用于控制是否在作業(yè)令牌中包含跟蹤標(biāo)識(shí)。跟蹤標(biāo)識(shí)用于在客戶端和服務(wù)器之間跟蹤作業(yè)的唯一標(biāo)識(shí)符。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.job.token.tracking.ids.enabled：

<property>
  <name>mapreduce.job.token.tracking.ids.enabled</name>
  <value>true</value> <!-- 設(shè)置為 true 表示啟用作業(yè)令牌跟蹤標(biāo)識(shí) -->
</property>

上述配置中，mapreduce.job.token.tracking.ids.enabled 的值為 true，表示啟用了作業(yè)令牌跟蹤標(biāo)識(shí)。

啟用作業(yè)令牌跟蹤標(biāo)識(shí)可以幫助跟蹤作業(yè)的執(zhí)行過程，特別是在分布式環(huán)境中。通過在作業(yè)令牌中包含跟蹤標(biāo)識(shí)，可以更容易地將作業(yè)的不同階段和任務(wù)與其相關(guān)聯(lián)。

請(qǐng)注意，啟用或禁用這個(gè)配置取決于特定的需求和環(huán)境，具體的設(shè)置應(yīng)該根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。

117.指定作業(yè)令牌跟蹤標(biāo)識(shí)（tracking IDs）的值。當(dāng)啟用作業(yè)令牌跟蹤標(biāo)識(shí)時(shí)，該配置項(xiàng)可以設(shè)置作業(yè)令牌的跟蹤標(biāo)識(shí)值

mapreduce.job.token.tracking.ids 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定作業(yè)令牌跟蹤標(biāo)識(shí)（tracking IDs）的值。當(dāng)啟用作業(yè)令牌跟蹤標(biāo)識(shí)時(shí)，該配置項(xiàng)可以設(shè)置作業(yè)令牌的跟蹤標(biāo)識(shí)值。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.job.token.tracking.ids：

<property>
  <name>mapreduce.job.token.tracking.ids</name>
  <value>customTrackingId</value> <!-- 設(shè)置作業(yè)令牌的跟蹤標(biāo)識(shí)值 -->
</property>

上述配置中，mapreduce.job.token.tracking.ids 的值為 customTrackingId，表示設(shè)置作業(yè)令牌的跟蹤標(biāo)識(shí)值為 customTrackingId。

作業(yè)令牌的跟蹤標(biāo)識(shí)可以用于在客戶端和服務(wù)器之間唯一標(biāo)識(shí)作業(yè)。通過設(shè)置這個(gè)值，可以更容易地跟蹤特定作業(yè)的執(zhí)行過程，尤其是在大規(guī)模分布式環(huán)境中。

請(qǐng)注意，具體的作業(yè)令牌跟蹤標(biāo)識(shí)值應(yīng)該根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行設(shè)置，以確保在監(jiān)控和調(diào)試作業(yè)時(shí)能夠清晰地識(shí)別作業(yè)。

118.指定在合并（merge）Map任務(wù)的輸出文件時(shí)，報(bào)告合并進(jìn)度的記錄數(shù)

mapreduce.task.merge.progress.records 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定在合并（merge）Map任務(wù)的輸出文件時(shí)，報(bào)告合并進(jìn)度的記錄數(shù)。

在 MapReduce 作業(yè)的Map階段，輸出的中間數(shù)據(jù)會(huì)被分配到多個(gè)分區(qū)中，并存儲(chǔ)在臨時(shí)文件中。在Reduce階段之前，這些中間文件可能會(huì)被合并以提高性能。mapreduce.task.merge.progress.records 允許您設(shè)置在合并過程中報(bào)告進(jìn)度的記錄數(shù)，以便在監(jiān)控和調(diào)試作業(yè)時(shí)了解合并進(jìn)度。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.task.merge.progress.records：

<property>
  <name>mapreduce.task.merge.progress.records</name>
  <value>10000</value> <!-- 設(shè)置合并進(jìn)度報(bào)告的記錄數(shù) -->
</property>

上述配置中，mapreduce.task.merge.progress.records 的值為 10000，表示每處理 10000 條記錄時(shí)報(bào)告一次合并進(jìn)度。

通過調(diào)整這個(gè)配置，可以根據(jù)作業(yè)的特性和需求來更細(xì)粒度地監(jiān)控合并過程的進(jìn)度。請(qǐng)注意，報(bào)告的頻率對(duì)于監(jiān)控和調(diào)試作業(yè)非常有用，但設(shè)置的值應(yīng)該根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整，以避免產(chǎn)生過多的進(jìn)度報(bào)告。

119.指定在執(zhí)行 Combiner（合并器）時(shí)報(bào)告合并進(jìn)度的記錄數(shù)

mapreduce.task.combine.progress.records 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定在執(zhí)行 Combiner（合并器）時(shí)報(bào)告合并進(jìn)度的記錄數(shù)。

在 MapReduce 作業(yè)的Map階段，可以使用 Combiner 來在Map端對(duì)中間數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，以減少傳輸?shù)絉educe端的數(shù)據(jù)量。mapreduce.task.combine.progress.records 允許您設(shè)置在執(zhí)行 Combiner 過程中報(bào)告進(jìn)度的記錄數(shù)，以便在監(jiān)控和調(diào)試作業(yè)時(shí)了解 Combiner 的進(jìn)度。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.task.combine.progress.records：

<property>
  <name>mapreduce.task.combine.progress.records</name>
  <value>5000</value> <!-- 設(shè)置 Combiner 進(jìn)度報(bào)告的記錄數(shù) -->
</property>

上述配置中，mapreduce.task.combine.progress.records 的值為 5000，表示每處理 5000 條記錄時(shí)報(bào)告一次 Combiner 進(jìn)度。

通過調(diào)整這個(gè)配置，可以根據(jù)作業(yè)的特性和需求來更細(xì)粒度地監(jiān)控 Combiner 過程的進(jìn)度。請(qǐng)注意，報(bào)告的頻率對(duì)于監(jiān)控和調(diào)試作業(yè)非常有用，但設(shè)置的值應(yīng)該根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整，以避免產(chǎn)生過多的進(jìn)度報(bào)告。

120.指定在啟動(dòng) Reduce 任務(wù)之前要完成的 Map 任務(wù)的比例

mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定在啟動(dòng) Reduce 任務(wù)之前要完成的 Map 任務(wù)的比例。這個(gè)配置項(xiàng)影響 Reduce 階段的啟動(dòng)策略，確保在啟動(dòng) Reduce 任務(wù)之前有足夠的 Map 任務(wù)完成，以提高整體作業(yè)的性能。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps：

<property>
  <name>mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps</name>
  <value>0.95</value> <!-- 設(shè)置在啟動(dòng) Reduce 任務(wù)之前完成的 Map 任務(wù)的比例 -->
</property>

上述配置中，mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps 的值為 0.95，表示在啟動(dòng) Reduce 任務(wù)之前至少完成 95% 的 Map 任務(wù)。

通過調(diào)整這個(gè)配置項(xiàng)，可以根據(jù)作業(yè)的特性和集群的狀態(tài)來優(yōu)化 Reduce 任務(wù)的啟動(dòng)策略。啟動(dòng) Reduce 任務(wù)之前完成的 Map 任務(wù)越多，Reduce 任務(wù)可以更充分地利用已經(jīng)生成的中間數(shù)據(jù)，從而加速整個(gè)作業(yè)的執(zhí)行。

請(qǐng)注意，具體的配置值應(yīng)根據(jù)實(shí)際需求和集群性能進(jìn)行調(diào)整。在某些情況下，設(shè)置一個(gè)較高的比例可能有助于減少 Reduce 任務(wù)的啟動(dòng)時(shí)間，但也可能增加整個(gè)作業(yè)的等待時(shí)間。

121.指定在作業(yè)完成后是否取消關(guān)聯(lián)的委托令牌（delegation tokens）

mapreduce.job.complete.cancel.delegation.tokens 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定在作業(yè)完成后是否取消關(guān)聯(lián)的委托令牌（delegation tokens）。

在 Hadoop 中，委托令牌是一種用于進(jìn)行用戶身份驗(yàn)證的機(jī)制，允許用戶通過令牌訪問相應(yīng)的服務(wù)。mapreduce.job.complete.cancel.delegation.tokens 配置項(xiàng)控制作業(yè)完成后是否取消與該作業(yè)關(guān)聯(lián)的委托令牌。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.job.complete.cancel.delegation.tokens：

<property>
  <name>mapreduce.job.complete.cancel.delegation.tokens</name>
  <value>true</value> <!-- 設(shè)置為 true 表示作業(yè)完成后取消關(guān)聯(lián)的委托令牌 -->
</property>

上述配置中，mapreduce.job.complete.cancel.delegation.tokens 的值為 true，表示作業(yè)完成后會(huì)取消關(guān)聯(lián)的委托令牌。

取消關(guān)聯(lián)的委托令牌可以增加安全性，確保在作業(yè)完成后不再允許使用相應(yīng)的令牌進(jìn)行訪問。然而，在某些情況下，如果用戶需要繼續(xù)使用相應(yīng)的令牌，可以將這個(gè)配置項(xiàng)設(shè)置為 false。

請(qǐng)注意，在配置這個(gè)屬性時(shí)需要權(quán)衡安全性和操作的便利性，并根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行設(shè)置。

122.指定 Reduce 任務(wù)在進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時(shí)使用的端口

mapreduce.shuffle.port 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定 Reduce 任務(wù)在進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時(shí)使用的端口。

在 MapReduce 作業(yè)的 Shuffle 階段，Reduce 任務(wù)從所有的 Map 任務(wù)節(jié)點(diǎn)獲取它們產(chǎn)生的中間數(shù)據(jù)。為了有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，Reduce 任務(wù)需要知道 Map 任務(wù)節(jié)點(diǎn)上 Shuffle 服務(wù)的端口號(hào)。mapreduce.shuffle.port 配置項(xiàng)就是用來指定這個(gè)端口號(hào)。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.shuffle.port：

<property>
  <name>mapreduce.shuffle.port</name>
  <value>13562</value> <!-- 設(shè)置為期望的 Shuffle 服務(wù)端口號(hào) -->
</property>

上述配置中，mapreduce.shuffle.port 的值為 13562，表示設(shè)置 Reduce 任務(wù)在進(jìn)行 Shuffle 操作時(shí)將使用端口號(hào) 13562。

通常情況下，不需要手動(dòng)配置這個(gè)屬性，因?yàn)?Hadoop 會(huì)自動(dòng)為 Shuffle 服務(wù)分配一個(gè)可用的端口。然而，在特定情況下（例如端口沖突或網(wǎng)絡(luò)配置要求），你可能需要顯式地設(shè)置這個(gè)端口號(hào)。

請(qǐng)確保在設(shè)置端口號(hào)時(shí)避免使用已經(jīng)被其他服務(wù)占用的端口，以確保 MapReduce 作業(yè)的正常執(zhí)行。

123.指定 Reduce 任務(wù)的 Shuffle 操作所使用的消費(fèi)者插件類

mapreduce.job.reduce.shuffle.consumer.plugin.class 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定 Reduce 任務(wù)的 Shuffle 操作所使用的消費(fèi)者插件類。

在 MapReduce 作業(yè)的 Shuffle 階段，Reduce 任務(wù)需要從所有的 Map 任務(wù)節(jié)點(diǎn)獲取中間數(shù)據(jù)。mapreduce.job.reduce.shuffle.consumer.plugin.class 配置項(xiàng)允許用戶指定自定義的 Shuffle 操作消費(fèi)者插件類，以便在數(shù)據(jù)傳輸過程中進(jìn)行定制化的操作。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.job.reduce.shuffle.consumer.plugin.class：

<property>
  <name>mapreduce.job.reduce.shuffle.consumer.plugin.class</name>
  <value>com.example.CustomShuffleConsumerPlugin</value>
  <!-- 設(shè)置自定義的 Shuffle 操作消費(fèi)者插件類 -->
</property>

上述配置中，mapreduce.job.reduce.shuffle.consumer.plugin.class 的值為 com.example.CustomShuffleConsumerPlugin，表示使用名為 CustomShuffleConsumerPlugin 的自定義插件類。

自定義的 Shuffle 操作消費(fèi)者插件類可以實(shí)現(xiàn)特定的邏輯，例如自定義的數(shù)據(jù)解密、數(shù)據(jù)過濾或其他定制化的操作。這個(gè)插件類需要實(shí)現(xiàn) Hadoop 提供的相關(guān)接口，以確保與 MapReduce 框架協(xié)同工作。

在使用自定義插件時(shí)，請(qǐng)確保插件類的可用性和正確性，并根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行配置。

124.指定作業(yè)運(yùn)行的節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽表達(dá)式

mapreduce.job.node-label.expression 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定作業(yè)運(yùn)行的節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽表達(dá)式。節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽是在 Hadoop 集群中為節(jié)點(diǎn)分配的用戶定義的標(biāo)簽，可用于將作業(yè)限制在特定類型的節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.job.node-label.expression：

<property>
  <name>mapreduce.job.node-label.expression</name>
  <value>gpu</value> <!-- 設(shè)置作業(yè)運(yùn)行的節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽表達(dá)式為 "gpu" -->
</property>

上述配置中，mapreduce.job.node-label.expression 的值為 gpu，表示該作業(yè)將只在具有 "gpu" 標(biāo)簽的節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行。

通過設(shè)置這個(gè)配置屬性，可以在 Hadoop 集群中利用節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽功能，將作業(yè)限制在特定類型的節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行，以滿足作業(yè)對(duì)硬件或軟件環(huán)境的特定需求。這對(duì)于需要特定資源或功能的作業(yè)很有用，例如需要 GPU 的深度學(xué)習(xí)作業(yè)。

請(qǐng)注意，要使用節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽功能，Hadoop 集群需要啟用節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽，并且相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)需要被分配標(biāo)簽。確保配置的節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽表達(dá)式與集群中實(shí)際的節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽匹配，以確保作業(yè)在正確的節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行。

125.指定作業(yè)的 ApplicationMaster（AM）運(yùn)行的節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽表達(dá)式

mapreduce.job.am.node-label.expression 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個(gè)配置屬性，用于指定作業(yè)的 ApplicationMaster（AM）運(yùn)行的節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽表達(dá)式。節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽是在 Hadoop 集群中為節(jié)點(diǎn)分配的用戶定義的標(biāo)簽，可用于將 AM 限制在特定類型的節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.job.am.node-label.expression：

<property>
  <name>mapreduce.job.am.node-label.expression</name>
  <value>gpu</value> <!-- 設(shè)置 AM 運(yùn)行的節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽表達(dá)式為 "gpu" -->
</property>

上述配置中，mapreduce.job.am.node-label.expression 的值為 gpu，表示該作業(yè)的 AM 將只在具有 "gpu" 標(biāo)簽的節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行。

通過設(shè)置這個(gè)配置屬性，可以在 Hadoop 集群中利用節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽功能，將 AM 限制在特定類型的節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行，以滿足 AM 對(duì)硬件或軟件環(huán)境的特定需求。這對(duì)于需要特定資源或功能的 AM 非常有用，例如需要 GPU 的深度學(xué)習(xí)作業(yè)。

請(qǐng)注意，要使用節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽功能，Hadoop 集群需要啟用節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽，并且相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)需要被分配標(biāo)簽。確保配置的節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽表達(dá)式與集群中實(shí)際的節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽匹配，以確保 AM 在正確的節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行。