1.設(shè)置Map/Reduce任務(wù)允許使用的最大虛擬內(nèi)存大小

mapred.task.maxvmem是MapReduce的一個(gè)配置參數(shù)，用于指定每個(gè)Map/Reduce任務(wù)允許使用的最大虛擬內(nèi)存大?。ㄒ宰止?jié)為單位）。如果一個(gè)任務(wù)使用的虛擬內(nèi)存超過了此參數(shù)指定的值，則任務(wù)會(huì)被認(rèn)為是失敗的，并且MapReduce集群會(huì)嘗試重新分配任務(wù)。

默認(rèn)情況下，此參數(shù)的值為MapReduce任務(wù)的堆內(nèi)存大小的兩倍。可以通過在mapred-site.xml配置文件中設(shè)置來修改此參數(shù)的值。 將此參數(shù)設(shè)置得比默認(rèn)值小，可以用于限制任務(wù)的內(nèi)存使用，從而減少集群中總的內(nèi)存使用量。但是，如果任務(wù)的內(nèi)存使用量超過了指定的值，可能會(huì)導(dǎo)致任務(wù)失敗和重新分配，從而影響任務(wù)的執(zhí)行效率。

需要注意的是，此參數(shù)只對(duì)使用Java虛擬機(jī)的任務(wù)有效，對(duì)于其他類型的MapReduce任務(wù)（如Shell任務(wù)）則無效。

mapred.task.maxvmem = 1024

2.指定包含MapReduce作業(yè)的JAR文件

mapreduce.job.jar是MapReduce的一個(gè)配置參數(shù)，用于指定包含MapReduce作業(yè)的JAR文件。通過此參數(shù)，可以將所有依賴項(xiàng)打包到一個(gè)JAR文件中，以便在集群中分發(fā)和執(zhí)行作業(yè)。

設(shè)置此參數(shù)后，MapReduce集群會(huì)將JAR文件中的Mapper、Reducer和其他相關(guān)類加載到內(nèi)存中，并在執(zhí)行作業(yè)時(shí)使用這些類。這樣可以減少作業(yè)的依賴項(xiàng)在集群中的分發(fā)和加載時(shí)間，提高作業(yè)的執(zhí)行效率。

需要注意的是，如果作業(yè)依賴于其他文件或資源，這些文件或資源也應(yīng)該包含在JAR文件中，以便在集群中正確加載和使用。另外，如果作業(yè)需要訪問集群中的其他服務(wù)或資源，可能需要在JAR文件中提供相關(guān)的配置信息。

<property>
  <name>mapreduce.job.jar</name>
  <value>/path/to/job.jar</value>
</property>

3.指定集群中節(jié)點(diǎn)級(jí)別的臨時(shí)文件存儲(chǔ)目錄

mapreduce.cluster.local.dir是MapReduce的一個(gè)配置參數(shù)，用于指定集群中節(jié)點(diǎn)級(jí)別的臨時(shí)文件存儲(chǔ)目錄。MapReduce任務(wù)在執(zhí)行過程中會(huì)生成和使用一些臨時(shí)文件，這些臨時(shí)文件需要存儲(chǔ)在一個(gè)或多個(gè)指定的目錄中。

可以通過在mapred-site.xml配置文件中設(shè)置來指定mapreduce.cluster.local.dir的值。該值可以是一個(gè)目錄，也可以是多個(gè)目錄，多個(gè)目錄之間使用逗號(hào)分隔。例如：

<property>
  <name>mapreduce.cluster.local.dir</name>
  <value>/tmp1,/tmp2,/tmp3</value>
</property>

其中，/tmp1、/tmp2和/tmp3是集群中節(jié)點(diǎn)上的臨時(shí)文件存儲(chǔ)目錄。

需要注意的是，指定的臨時(shí)文件存儲(chǔ)目錄需要具備足夠的空間來存儲(chǔ)MapReduce任務(wù)生成的臨時(shí)文件，并且需要具備適當(dāng)?shù)臋?quán)限，以便MapReduce可以讀寫這些文件。另外，如果指定的目錄不存在，MapReduce會(huì)嘗試創(chuàng)建該目錄。如果目錄無法創(chuàng)建或訪問，MapReduce任務(wù)將無法正常執(zhí)行。

4.指定作業(yè)的擁有者

mapreduce.job.user.name是MapReduce的一個(gè)配置參數(shù)，用于指定作業(yè)的擁有者。在MapReduce集群中，每個(gè)用戶都會(huì)在集群上運(yùn)行自己的作業(yè)，每個(gè)用戶的UID是唯一的。通過設(shè)置mapreduce.job.user.name參數(shù)，可以指定作業(yè)的擁有者，以便在任務(wù)日志和臨時(shí)文件中使用正確的用戶名。

默認(rèn)情況下，MapReduce會(huì)使用提交作業(yè)的用戶的用戶名作為作業(yè)的擁有者?？梢酝ㄟ^在mapred-site.xml配置文件中設(shè)置來指定mapreduce.job.user.name的值。例如：

<property>
  <name>mapreduce.job.user.name</name>
  <value>username</value>
</property>

其中，username是作業(yè)的擁有者用戶名。

需要注意的是，作業(yè)的擁有者只能是集群中存在的用戶。如果指定的用戶名不存在，作業(yè)將無法正常啟動(dòng)。另外，作業(yè)的擁有者對(duì)作業(yè)的運(yùn)行沒有影響，只是用于標(biāo)識(shí)作業(yè)的歸屬。作業(yè)的運(yùn)行權(quán)限和臨時(shí)文件的權(quán)限是由MapReduce集群的管理員配置和管理的。

5.指定是否保留失敗任務(wù)的臨時(shí)文件

mapreduce.task.files.preserve.failedtasks是MapReduce的一個(gè)配置參數(shù)，用于指定是否保留失敗任務(wù)的臨時(shí)文件。

默認(rèn)情況下，MapReduce會(huì)自動(dòng)刪除失敗任務(wù)的臨時(shí)文件以釋放空間。但是，有時(shí)需要保留這些臨時(shí)文件以進(jìn)行調(diào)試或故障排查。通過設(shè)置mapreduce.task.files.preserve.failedtasks參數(shù)為true，可以保留失敗任務(wù)的臨時(shí)文件。

可以通過在mapred-site.xml配置文件中設(shè)置來指定mapreduce.task.files.preserve.failedtasks的值。例如：

<property>
  <name>mapreduce.task.files.preserve.failedtasks</name>
  <value>true</value>
</property>

需要注意的是，保留失敗任務(wù)的臨時(shí)文件可能會(huì)導(dǎo)致集群磁盤空間不足，因此應(yīng)該謹(jǐn)慎使用該參數(shù)，并在任務(wù)失敗后及時(shí)刪除不再需要的臨時(shí)文件。另外，如果開啟了該參數(shù)，MapReduce會(huì)將失敗任務(wù)的臨時(shí)文件存儲(chǔ)在mapreduce.cluster.local.dir參數(shù)指定的臨時(shí)文件存儲(chǔ)目錄中。

6.指示是否需要進(jìn)行提交器的設(shè)置和清理操作

mapreduce.job.committer.setup.cleanup.needed是一個(gè)MapReduce的配置參數(shù)，用于指示是否需要進(jìn)行提交器的設(shè)置和清理操作。

當(dāng)使用mapreduce.job.committer參數(shù)指定一個(gè)定制的提交器類時(shí)，可以使用該參數(shù)來指示是否需要執(zhí)行提交器的設(shè)置和清理操作。如果該參數(shù)的值為true，則在任務(wù)完成后會(huì)執(zhí)行提交器的設(shè)置和清理操作。如果該參數(shù)的值為false，則不會(huì)執(zhí)行這些操作。

默認(rèn)情況下，該參數(shù)的值為true，即會(huì)執(zhí)行提交器的設(shè)置和清理操作。可以通過在MapReduce的配置文件中設(shè)置來修改該參數(shù)的值，例如：

mapreduce.job.committer.setup.cleanup.needed=false

修改后，提交器的設(shè)置和清理操作將不會(huì)被執(zhí)行。

需要注意的是，只有在使用定制的提交器類時(shí)，才需要關(guān)注該參數(shù)的值。如果使用的是默認(rèn)的提交器，那么該參數(shù)不會(huì)產(chǎn)生任何影響。

7.指定在進(jìn)行排序時(shí)同時(shí)打開的輸出片段數(shù)

mapreduce.task.io.sort.factor是Hadoop MapReduce中的一個(gè)配置參數(shù)，用于指定在進(jìn)行排序時(shí)同時(shí)打開的輸出片段數(shù)。

在MapReduce的Map階段生成的鍵值對(duì)需要進(jìn)行排序，以便在Reduce階段進(jìn)行聚合。排序操作通常將數(shù)據(jù)寫入臨時(shí)文件，然后進(jìn)行合并。mapreduce.task.io.sort.factor參數(shù)控制了排序時(shí)同時(shí)打開的輸出片段數(shù)，更多的輸出片段可以加速排序的過程，但會(huì)增加內(nèi)存的使用。

默認(rèn)情況下，mapreduce.task.io.sort.factor的值是100?？梢酝ㄟ^在core-site.xml或mapred-site.xml配置文件中設(shè)置來修改該參數(shù)的值，例如：

<property>
  <name>mapreduce.task.io.sort.factor</name>
  <value>200</value>
</property>

修改后，排序操作會(huì)同時(shí)打開200個(gè)輸出片段。

需要注意的是，調(diào)整mapreduce.task.io.sort.factor參數(shù)的值需要根據(jù)集群的硬件配置和應(yīng)用程序的特征進(jìn)行仔細(xì)的調(diào)優(yōu)，過大的值可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存溢出，而過小的值則會(huì)降低排序的效率。建議根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。

8.指定排序操作使用的內(nèi)存量

mapreduce.task.io.sort.mb是Hadoop MapReduce中的一個(gè)配置參數(shù)，用于指定排序操作使用的內(nèi)存量。

在MapReduce的Map階段生成的鍵值對(duì)需要進(jìn)行排序，以便在Reduce階段進(jìn)行聚合。排序操作通常將數(shù)據(jù)寫入磁盤，但大量的數(shù)據(jù)可能會(huì)導(dǎo)致磁盤I/O成為瓶頸，因此可以將數(shù)據(jù)先排序后寫入內(nèi)存，再將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)寫入磁盤進(jìn)行合并。mapreduce.task.io.sort.mb參數(shù)控制了排序操作使用的內(nèi)存量。

默認(rèn)情況下，mapreduce.task.io.sort.mb的值是100 MB。可以通過在core-site.xml或mapred-site.xml配置文件中設(shè)置來修改該參數(shù)的值，例如：

<property>
  <name>mapreduce.task.io.sort.mb</name>
  <value>200</value>
</property>

修改后，排序操作使用的內(nèi)存量為200 MB。

需要注意的是，調(diào)整mapreduce.task.io.sort.mb參數(shù)的值需要根據(jù)集群的硬件配置和應(yīng)用程序的特征進(jìn)行仔細(xì)的調(diào)優(yōu)，過大的值可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存不足，而過小的值則會(huì)降低排序的效率。建議根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。

9.當(dāng)內(nèi)存中數(shù)據(jù)大小達(dá)到某個(gè)百分比時(shí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)溢寫到臨時(shí)文件中

mapreduce.map.sort.spill.percent是Hadoop MapReduce中的一個(gè)配置參數(shù)，用于指定Mapper在進(jìn)行排序時(shí)，當(dāng)內(nèi)存中數(shù)據(jù)大小達(dá)到某個(gè)百分比時(shí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)溢寫到臨時(shí)文件中。

默認(rèn)情況下，這個(gè)參數(shù)的值為0.8（即80%），表示當(dāng)內(nèi)存中數(shù)據(jù)大小達(dá)到輸入數(shù)據(jù)大小的80%時(shí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)溢寫。

可以通過在mapred-site.xml配置文件中設(shè)置來修改這個(gè)參數(shù)的值，例如：

<property>
  <name>mapreduce.map.sort.spill.percent</name>
  <value>0.7</value>
</property>

將上述代碼片段添加到mapred-site.xml配置文件中后，mapreduce.map.sort.spill.percent的值就被修改為0.7（即70%）。

需要注意的是，修改這個(gè)參數(shù)的值可能會(huì)影響Map任務(wù)的性能。較小的值可能會(huì)導(dǎo)致更多的溢寫操作，增加磁盤I/O和任務(wù)延遲；較大的值可能會(huì)導(dǎo)致更多的數(shù)據(jù)占用內(nèi)存，增加內(nèi)存壓力和可能的內(nèi)存溢出。因此，需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。

10.指定單個(gè)本地磁盤上可以使用的最大字節(jié)數(shù)

mapreduce.job.local-fs.single-disk-limit.bytes是Hadoop MapReduce中的一個(gè)配置參數(shù)，用于指定單個(gè)本地磁盤上可以使用的最大字節(jié)數(shù)。

默認(rèn)情況下，這個(gè)參數(shù)的值為0，表示沒有限制。

可以通過在mapred-site.xml配置文件中設(shè)置來修改這個(gè)參數(shù)的值，例如：

<property>
  <name>mapreduce.job.local-fs.single-disk-limit.bytes</name>
  <value>10737418240</value>
</property>

將上述代碼片段添加到mapred-site.xml配置文件中后，mapreduce.job.local-fs.single-disk-limit.bytes的值就被修改為10737418240（即10 GB）。

需要注意的是，修改這個(gè)參數(shù)的值可能會(huì)影響MapReduce任務(wù)的性能和可擴(kuò)展性。較大的值可能會(huì)導(dǎo)致更多的任務(wù)在本地執(zhí)行，提高任務(wù)的執(zhí)行效率；較小的值可能會(huì)導(dǎo)致更多的任務(wù)遠(yuǎn)程執(zhí)行，增加網(wǎng)絡(luò)負(fù)載和任務(wù)延遲。因此，需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。

11.指定檢查單個(gè)本地磁盤限制的時(shí)間間隔

mapreduce.job.local-fs.single-disk-limit.check.interval-ms是Hadoop中的一個(gè)配置參數(shù)，用于指定檢查單個(gè)本地磁盤限制的時(shí)間間隔（以毫秒為單位）。

默認(rèn)情況下，此參數(shù)的值為10000毫秒（即10秒）。您可以根據(jù)需要將其設(shè)置為其他值。

請(qǐng)注意，修改此參數(shù)可能會(huì)影響任務(wù)的性能和穩(wěn)定性。較大的值可能會(huì)導(dǎo)致更頻繁的磁盤檢查，從而增加任務(wù)的開銷和延遲。較小的值可能會(huì)導(dǎo)致磁盤檢查不及時(shí)，從而可能導(dǎo)致磁盤溢出或其他問題。

要修改此參數(shù)的值，您可以在Hadoop的配置文件（例如core-site.xml）中添加以下行：

<property> 
    <name>mapreduce.job.local-fs.single-disk-limit.check.interval-ms</name> 
    <value>10000</value> 
</property>

請(qǐng)根據(jù)需要將值調(diào)整為適當(dāng)?shù)暮撩霐?shù)。

12.指定Map任務(wù)的個(gè)數(shù)

mapreduce.job.maps是Hadoop MapReduce的配置參數(shù)之一，用于指定Map任務(wù)的個(gè)數(shù)。

默認(rèn)情況下，mapreduce.job.maps的值為自動(dòng)分配，即根據(jù)集群資源情況自動(dòng)決定任務(wù)的并發(fā)度。您也可以通過命令行或配置文件來指定任務(wù)的并發(fā)度。

以下是通過命令行指定mapreduce.job.maps的示例：

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar grep -libjars lib/jcommander.jar -Dmapreduce.job.maps=4 wordcount input output

上述示例中，-Dmapreduce.job.maps=4指定了Map任務(wù)的個(gè)數(shù)為4。

請(qǐng)注意，指定mapreduce.job.maps的值需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整，以充分利用集群資源并保證任務(wù)的穩(wěn)定性。過多的Map任務(wù)可能會(huì)導(dǎo)致資源浪費(fèi)和性能下降，而過少的Map任務(wù)可能會(huì)導(dǎo)致任務(wù)延遲和等待時(shí)間增加。

13.指定MapReduce任務(wù)的reduce任務(wù)數(shù)

mapreduce.job.reduces是Apache Hadoop MapReduce任務(wù)配置中的一個(gè)屬性，用于指定MapReduce任務(wù)的reduce任務(wù)數(shù)。

默認(rèn)情況下，Hadoop會(huì)根據(jù)集群的硬件資源和任務(wù)的輸入數(shù)據(jù)大小來自動(dòng)決定reduce任務(wù)數(shù)。但是，有時(shí)我們希望手動(dòng)指定reduce任務(wù)數(shù)，以滿足特定的業(yè)務(wù)需求或系統(tǒng)限制。

reduce任務(wù)數(shù)的合理選擇取決于多個(gè)因素，包括集群的硬件資源、輸入數(shù)據(jù)的大小和結(jié)構(gòu)、Map任務(wù)的輸出數(shù)據(jù)量等。通常，reduce任務(wù)數(shù)越多，可以并發(fā)處理的數(shù)據(jù)量就越大，但同時(shí)也會(huì)增加任務(wù)的調(diào)度和通信開銷。

可以通過在MapReduce任務(wù)的配置文件中設(shè)置mapreduce.job.reduces屬性來指定reduce任務(wù)數(shù)。例如，將reduce任務(wù)數(shù)設(shè)置為4的配置如下所示：

<property>
    <name>mapreduce.job.reduces</name>
    <value>4</value>
</property>

需要注意的是，手動(dòng)指定reduce任務(wù)數(shù)應(yīng)該謹(jǐn)慎進(jìn)行，并且應(yīng)該根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

14.指定一個(gè)Map任務(wù)并發(fā)運(yùn)行的數(shù)量限制

mapreduce.job.running.map.limit是Apache Hadoop MapReduce任務(wù)配置中的一個(gè)屬性，用于指定一個(gè)Map任務(wù)并發(fā)運(yùn)行的數(shù)量限制。

默認(rèn)情況下，MapReduce框架會(huì)根據(jù)集群的硬件資源和任務(wù)的輸入數(shù)據(jù)大小來自動(dòng)決定并發(fā)運(yùn)行的Map任務(wù)數(shù)。但是，有時(shí)我們希望限制Map任務(wù)的并發(fā)數(shù)量，以滿足特定的業(yè)務(wù)需求或系統(tǒng)限制。

通過設(shè)置mapreduce.job.running.map.limit屬性，可以限制并發(fā)運(yùn)行的Map任務(wù)數(shù)。例如，將并發(fā)Map任務(wù)數(shù)限制為64的配置如下所示：

mapreduce.job.running.map.limit=64

需要注意的是，限制Map任務(wù)的并發(fā)數(shù)量可能會(huì)對(duì)任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間和性能產(chǎn)生影響。限制過少可能會(huì)導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行時(shí)間變長(zhǎng)，而限制過多可能會(huì)導(dǎo)致集群資源浪費(fèi)和負(fù)載不均衡。因此，在設(shè)置mapreduce.job.running.map.limit屬性時(shí)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

15.指定一個(gè)Reduce任務(wù)并發(fā)運(yùn)行的數(shù)量限制

mapreduce.job.running.reduce.limit是Apache Hadoop MapReduce任務(wù)配置中的一個(gè)屬性，用于指定一個(gè)Reduce任務(wù)并發(fā)運(yùn)行的數(shù)量限制。

默認(rèn)情況下，MapReduce框架會(huì)根據(jù)集群的硬件資源和任務(wù)的輸入數(shù)據(jù)大小來自動(dòng)決定并發(fā)運(yùn)行的Reduce任務(wù)數(shù)。但是，有時(shí)我們希望限制Reduce任務(wù)的并發(fā)數(shù)量，以滿足特定的業(yè)務(wù)需求或系統(tǒng)限制。

通過設(shè)置mapreduce.job.running.reduce.limit屬性，可以限制并發(fā)運(yùn)行的Reduce任務(wù)數(shù)。例如，將并發(fā)Reduce任務(wù)數(shù)限制為16的配置如下所示：

mapreduce.job.running.reduce.limit=16

需要注意的是，限制Reduce任務(wù)的并發(fā)數(shù)量可能會(huì)對(duì)任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間和性能產(chǎn)生影響。限制過少可能會(huì)導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行時(shí)間變長(zhǎng)，而限制過多可能會(huì)導(dǎo)致集群資源浪費(fèi)和負(fù)載不均衡。因此，在設(shè)置mapreduce.job.running.reduce.limit屬性時(shí)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

16.指定Map任務(wù)的最大數(shù)量

mapreduce.job.max.maps是Apache Hadoop MapReduce任務(wù)配置中的一個(gè)屬性，用于指定Map任務(wù)的最大數(shù)量。

默認(rèn)情況下，MapReduce框架會(huì)根據(jù)集群的硬件資源和任務(wù)的輸入數(shù)據(jù)大小來自動(dòng)決定Map任務(wù)的數(shù)量。但是，有時(shí)我們希望限制Map任務(wù)的數(shù)量，以滿足特定的業(yè)務(wù)需求或系統(tǒng)限制。

通過設(shè)置mapreduce.job.max.maps屬性，可以限制Map任務(wù)的最大數(shù)量。例如，將最大Map任務(wù)數(shù)限制為256的配置如下所示：

mapreduce.job.max.maps=256

需要注意的是，限制Map任務(wù)的數(shù)量可能會(huì)對(duì)任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間和性能產(chǎn)生影響。限制過少可能會(huì)導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行時(shí)間變長(zhǎng)，而限制過多可能會(huì)導(dǎo)致集群資源浪費(fèi)和負(fù)載不均衡。因此，在設(shè)置mapreduce.job.max.maps屬性時(shí)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

17.指定在發(fā)生任務(wù)搶占時(shí)等待的時(shí)間

mapreduce.job.reducer.preempt.delay.sec是Apache Hadoop MapReduce任務(wù)配置中的一個(gè)屬性，用于指定在發(fā)生任務(wù)搶占時(shí)等待的時(shí)間。

在一些情況下，MapReduce任務(wù)可能會(huì)因?yàn)橐恍┰颍ɡ绻?jié)點(diǎn)故障、任務(wù)優(yōu)先級(jí)調(diào)整等）而被搶占。為了避免頻繁的任務(wù)搶占對(duì)任務(wù)執(zhí)行造成影響，可以通過設(shè)置mapreduce.job.reducer.preempt.delay.sec屬性來指定在發(fā)生任務(wù)搶占時(shí)等待一段時(shí)間再進(jìn)行搶占。

該屬性的默認(rèn)值為300秒（即5分鐘）。例如，將搶占延遲時(shí)間設(shè)置為180秒的配置如下所示：

mapreduce.job.reducer.preempt.delay.sec=180

需要注意的是，設(shè)置過大的搶占延遲時(shí)間可能會(huì)導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行時(shí)間變長(zhǎng)，而設(shè)置過小的搶占延遲時(shí)間可能會(huì)導(dǎo)致頻繁的任務(wù)搶占對(duì)任務(wù)執(zhí)行造成影響。因此，在設(shè)置mapreduce.job.reducer.preempt.delay.sec屬性時(shí)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

18.指定在發(fā)生無條件任務(wù)搶占時(shí)等待的時(shí)間

mapreduce.job.reducer.unconditional-preempt.delay.sec是Apache Hadoop MapReduce任務(wù)配置中的一個(gè)屬性，用于指定在發(fā)生無條件任務(wù)搶占時(shí)等待的時(shí)間。

在一些情況下，MapReduce任務(wù)可能會(huì)因?yàn)橐恍┰颍ɡ绻?jié)點(diǎn)故障、任務(wù)優(yōu)先級(jí)調(diào)整等）而被搶占。在某些情況下，即使任務(wù)還沒有完成，也可能會(huì)發(fā)生無條件任務(wù)搶占。為了避免頻繁的無條件任務(wù)搶占對(duì)任務(wù)執(zhí)行造成影響，可以通過設(shè)置mapreduce.job.reducer.unconditional-preempt.delay.sec屬性來指定在發(fā)生無條件任務(wù)搶占時(shí)等待一段時(shí)間再進(jìn)行搶占。

該屬性的默認(rèn)值為300秒（即5分鐘）。例如，將無條件搶占延遲時(shí)間設(shè)置為180秒的配置如下所示：

mapreduce.job.reducer.unconditional-preempt.delay.sec=180

需要注意的是，設(shè)置過大的無條件搶占延遲時(shí)間可能會(huì)導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行時(shí)間變長(zhǎng)，而設(shè)置過小的無條件搶占延遲時(shí)間可能會(huì)導(dǎo)致頻繁的無條件任務(wù)搶占對(duì)任務(wù)執(zhí)行造成影響。因此，在設(shè)置mapreduce.job.reducer.unconditional-preempt.delay.sec屬性時(shí)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

19.指定一個(gè)Map任務(wù)可以處理的最大數(shù)據(jù)塊數(shù)

mapreduce.job.max.split.locations是Apache Hadoop MapReduce任務(wù)配置中的一個(gè)屬性，用于指定一個(gè)Map任務(wù)可以處理的最大數(shù)據(jù)塊數(shù)。

在MapReduce任務(wù)中，數(shù)據(jù)會(huì)被切分成多個(gè)數(shù)據(jù)塊（Split），每個(gè)數(shù)據(jù)塊會(huì)被分配給一個(gè)Map任務(wù)進(jìn)行處理。默認(rèn)情況下，一個(gè)數(shù)據(jù)塊所含的數(shù)據(jù)大小是由mapreduce.input.fileinputformat.split.size屬性指定的。但是，在某些情況下，我們希望限制一個(gè)Map任務(wù)可以處理的數(shù)據(jù)塊數(shù)，以滿足特定的業(yè)務(wù)需求或系統(tǒng)限制。

通過設(shè)置mapreduce.job.max.split.locations屬性，可以限制一個(gè)Map任務(wù)可以處理的數(shù)據(jù)塊數(shù)。例如，將最大數(shù)據(jù)塊數(shù)限制為128的配置如下所示：

mapreduce.job.max.split.locations=128

需要注意的是，限制Map任務(wù)可以處理的數(shù)據(jù)塊數(shù)可能會(huì)對(duì)任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間和性能產(chǎn)生影響。限制過少可能會(huì)導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行時(shí)間變長(zhǎng)，而限制過多可能會(huì)導(dǎo)致集群資源浪費(fèi)和負(fù)載不均衡。因此，在設(shè)置mapreduce.job.max.split.locations屬性時(shí)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

20.指定一個(gè)Map任務(wù)可以處理的最大數(shù)據(jù)塊大小

mapreduce.job.split.metainfo.maxsize是Apache Hadoop MapReduce任務(wù)配置中的一個(gè)屬性，用于指定一個(gè)Map任務(wù)可以處理的最大數(shù)據(jù)塊大小。

在MapReduce任務(wù)中，數(shù)據(jù)會(huì)被切分成多個(gè)數(shù)據(jù)塊（Split），每個(gè)數(shù)據(jù)塊會(huì)被分配給一個(gè)Map任務(wù)進(jìn)行處理。默認(rèn)情況下，一個(gè)數(shù)據(jù)塊的大小是由mapreduce.input.fileinputformat.split.size屬性指定的。但是，在某些情況下，我們希望限制一個(gè)Map任務(wù)可以處理的數(shù)據(jù)塊大小，以滿足特定的業(yè)務(wù)需求或系統(tǒng)限制。

通過設(shè)置mapreduce.job.split.metainfo.maxsize屬性，可以限制一個(gè)Map任務(wù)可以處理的數(shù)據(jù)塊大小。例如，將最大數(shù)據(jù)塊大小限制為100MB的配置如下所示：

mapreduce.job.split.metainfo.maxsize=104857600

需要注意的是，限制Map任務(wù)可以處理的數(shù)據(jù)塊大小可能會(huì)對(duì)任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間和性能產(chǎn)生影響。限制過小可能會(huì)導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行時(shí)間變長(zhǎng)，而限制過大可能會(huì)導(dǎo)致集群資源浪費(fèi)和負(fù)載不均衡。因此，在設(shè)置mapreduce.job.split.metainfo.maxsize屬性時(shí)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

21.指定一個(gè)Map任務(wù)可以重試的最大次數(shù)

mapreduce.map.maxattempts是Apache Hadoop MapReduce任務(wù)配置中的一個(gè)屬性，用于指定一個(gè)Map任務(wù)可以重試的最大次數(shù)。

在MapReduce任務(wù)中，一個(gè)Map任務(wù)可能會(huì)因?yàn)橐恍┰颍ɡ缇W(wǎng)絡(luò)故障、機(jī)器宕機(jī)等）而失敗。為了提高任務(wù)的容錯(cuò)能力，MapReduce框架會(huì)允許Map任務(wù)進(jìn)行重試。默認(rèn)情況下，一個(gè)Map任務(wù)可以重試的最大次數(shù)是沒有限制的。但是，在某些情況下，我們希望限制一個(gè)Map任務(wù)可以重試的最大次數(shù)，以滿足特定的業(yè)務(wù)需求或系統(tǒng)限制。

通過設(shè)置mapreduce.map.maxattempts屬性，可以限制一個(gè)Map任務(wù)可以重試的最大次數(shù)。例如，將最大重試次數(shù)限制為5的配置如下所示：

mapreduce.map.maxattempts=5

需要注意的是，限制Map任務(wù)可以重試的最大次數(shù)可能會(huì)對(duì)任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間和性能產(chǎn)生影響。限制過小可能會(huì)導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行失敗，而限制過大可能會(huì)導(dǎo)致集群資源浪費(fèi)和負(fù)載不均衡。因此，在設(shè)置mapreduce.map.maxattempts屬性時(shí)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

22.指定一個(gè)Reduce任務(wù)可以重試的最大次數(shù)

mapreduce.reduce.maxattempts是Apache Hadoop MapReduce任務(wù)配置中的一個(gè)屬性，用于指定一個(gè)Reduce任務(wù)可以重試的最大次數(shù)。

在MapReduce任務(wù)中，一個(gè)Reduce任務(wù)可能會(huì)因?yàn)橐恍┰颍ɡ缇W(wǎng)絡(luò)故障、機(jī)器宕機(jī)等）而失敗。為了提高任務(wù)的容錯(cuò)能力，MapReduce框架會(huì)允許Reduce任務(wù)進(jìn)行重試。默認(rèn)情況下，一個(gè)Reduce任務(wù)可以重試的最大次數(shù)是沒有限制的。但是，在某些情況下，我們希望限制一個(gè)Reduce任務(wù)可以重試的最大次數(shù)，以滿足特定的業(yè)務(wù)需求或系統(tǒng)限制。

通過設(shè)置mapreduce.reduce.maxattempts屬性，可以限制一個(gè)Reduce任務(wù)可以重試的最大次數(shù)。例如，將最大重試次數(shù)限制為5的配置如下所示：

mapreduce.reduce.maxattempts=5

需要注意的是，限制Reduce任務(wù)可以重試的最大次數(shù)可能會(huì)對(duì)任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間和性能產(chǎn)生影響。限制過小可能會(huì)導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行失敗，而限制過大可能會(huì)導(dǎo)致集群資源浪費(fèi)和負(fù)載不均衡。因此，在設(shè)置mapreduce.reduce.maxattempts屬性時(shí)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

23.指定是否啟用Reduce任務(wù)在shuffle階段的fetch操作中重試機(jī)制

mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.enabled是Apache Hadoop MapReduce任務(wù)配置中的一個(gè)屬性，用于指定是否啟用Reduce任務(wù)在shuffle階段的fetch操作中重試機(jī)制。

在MapReduce任務(wù)中，Reduce任務(wù)在shuffle階段需要從多個(gè)Map任務(wù)獲取中間數(shù)據(jù)，這個(gè)過程稱為fetch。由于網(wǎng)絡(luò)問題或其他原因，fetch操作可能會(huì)失敗。為了提高任務(wù)的容錯(cuò)能力，MapReduce框架會(huì)允許Reduce任務(wù)在fetch操作失敗時(shí)進(jìn)行重試。默認(rèn)情況下，Reduce任務(wù)會(huì)在fetch操作失敗時(shí)進(jìn)行重試。

通過設(shè)置mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.enabled屬性，可以禁用Reduce任務(wù)在shuffle階段的fetch操作中的重試機(jī)制。將該屬性設(shè)置為false即可禁用該功能。例如，將該屬性設(shè)置為false的配置如下所示：

mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.enabled=false

需要注意的是，禁用Reduce任務(wù)在shuffle階段的fetch操作中的重試機(jī)制可能會(huì)對(duì)任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間和性能產(chǎn)生影響。在某些情況下，禁用重試機(jī)制可能會(huì)導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行失敗。因此，在設(shè)置mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.enabled屬性時(shí)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

24.指定在Reduce任務(wù)在shuffle階段的fetch操作中重試之間的間隔時(shí)間

mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.interval-ms是Apache Hadoop MapReduce任務(wù)配置中的一個(gè)屬性，用于指定在Reduce任務(wù)在shuffle階段的fetch操作中重試之間的間隔時(shí)間（以毫秒為單位）。

在MapReduce任務(wù)中，Reduce任務(wù)在shuffle階段需要從多個(gè)Map任務(wù)獲取中間數(shù)據(jù)，這個(gè)過程稱為fetch。由于網(wǎng)絡(luò)問題或其他原因，fetch操作可能會(huì)失敗。為了提高任務(wù)的容錯(cuò)能力，MapReduce框架會(huì)允許Reduce任務(wù)在fetch操作失敗時(shí)進(jìn)行重試。通過設(shè)置mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.interval-ms屬性，可以指定在重試之間的間隔時(shí)間。

默認(rèn)情況下，Reduce任務(wù)在fetch操作失敗時(shí)會(huì)立即進(jìn)行重試。通過將mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.interval-ms屬性設(shè)置為大于0的值，可以指定在重試之間的間隔時(shí)間。例如，將該屬性設(shè)置為1000毫秒的配置如下所示：

mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.interval-ms=1000

需要注意的是，設(shè)置合理的重試間隔時(shí)間可以平衡任務(wù)的容錯(cuò)能力和性能。如果重試間隔時(shí)間過短，可能會(huì)導(dǎo)致Reduce任務(wù)在shuffle階段的fetch操作中頻繁地進(jìn)行重試，從而影響任務(wù)的執(zhí)行效率。如果重試間隔時(shí)間過長(zhǎng)，可能會(huì)導(dǎo)致Reduce任務(wù)在shuffle階段的fetch操作中重試失敗，從而影響任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果。因此，在設(shè)置mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.interval-ms屬性時(shí)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

25.指定在Reduce任務(wù)在shuffle階段的fetch操作中重試的超時(shí)時(shí)間

mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.timeout-ms是Apache Hadoop MapReduce任務(wù)配置中的一個(gè)屬性，用于指定在Reduce任務(wù)在shuffle階段的fetch操作中重試的超時(shí)時(shí)間（以毫秒為單位）。

在MapReduce任務(wù)中，Reduce任務(wù)在shuffle階段需要從多個(gè)Map任務(wù)獲取中間數(shù)據(jù)，這個(gè)過程稱為fetch。由于網(wǎng)絡(luò)問題或其他原因，fetch操作可能會(huì)失敗。為了提高任務(wù)的容錯(cuò)能力，MapReduce框架會(huì)允許Reduce任務(wù)在fetch操作失敗時(shí)進(jìn)行重試。通過設(shè)置mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.timeout-ms屬性，可以指定在重試過程中的超時(shí)時(shí)間。

默認(rèn)情況下，Reduce任務(wù)在fetch操作失敗時(shí)會(huì)進(jìn)行無限次的重試，直到成功獲取數(shù)據(jù)或達(dá)到任務(wù)超時(shí)時(shí)間。通過將mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.timeout-ms屬性設(shè)置為一個(gè)正整數(shù)，可以指定在重試過程中的超時(shí)時(shí)間。例如，將該屬性設(shè)置為10000毫秒的配置如下所示：

mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.timeout-ms=10000

需要注意的是，設(shè)置合理的超時(shí)時(shí)間可以避免Reduce任務(wù)在shuffle階段的fetch操作中無限重試，從而影響任務(wù)的執(zhí)行效率。如果超時(shí)時(shí)間過短，可能會(huì)導(dǎo)致Reduce任務(wù)在shuffle階段的fetch操作中獲取不完整數(shù)據(jù)，從而影響任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果。如果超時(shí)時(shí)間過長(zhǎng)，可能會(huì)導(dǎo)致Reduce任務(wù)在shuffle階段的fetch操作中無限重試，從而影響任務(wù)的執(zhí)行效率。因此，在設(shè)置mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.timeout-ms屬性時(shí)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。