Hadoop_31_MapReduce参数优化

1.资源相关参数

　　(1) mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Map Task实际使用

的资源量超过该值，则会被强制杀死。

　　(2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Reduce Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Reduce Task

实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。

　　(3) mapreduce.map.java.opts: Map Task的JVM参数，你可以在此配置默认的java heap size等参数, e.g.

“-Xmx1024m -verbose:gc -Xloggc:/tmp/@taskid@.gc” （@taskid@会被Hadoop框架自动换为相应的taskid）, 默认值: “”

　　(4) mapreduce.reduce.java.opts: Reduce Task的JVM参数，你可以在此配置默认的java heap size等参数, e.g.

“-Xmx1024m -verbose:gc -Xloggc:/tmp/@taskid@.gc”, 默认值: “”

　　(5) mapreduce.map.cpu.vcores: 每个Map task可使用的最多cpu core数目, 默认值: 1

　　(6) mapreduce.map.cpu.vcores: 每个Reduce task可使用的最多cpu core数目, 默认值: 1

　　(7) yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 1024

　　(8) yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 8192

　　(9) yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 1

　　(10)yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 32

11.2 容错相关参数

　　(1) mapreduce.map.maxattempts: 每个Map Task最大重试次数，一旦重试参数超过该值，则认为Map Task运行失败，默

认值：4。

　　(2) mapreduce.reduce.maxattempts: 每个Reduce Task最大重试次数，一旦重试参数超过该值，则认为Map Task运行失

败，默认值：4。

　　(3) mapreduce.map.failures.maxpercent: 当失败的Map Task失败比例超过该值为，整个作业则失败，默认值为0. 如果

你的应用程序允许丢弃部分输入数据，则该该值设为一个大于0的值，比如5，表示如果有低于5%的Map Task失败（如果一个Map

Task重试次数超过mapreduce.map.maxattempts，则认为这个Map Task失败，其对应的输入数据将不会产生任何结果），整个作

业扔认为成功。

　　(4) mapreduce.reduce.failures.maxpercent: 当失败的Reduce Task失败比例超过该值为，整个作业则失败，默认值为0.

　　(5) mapreduce.task.timeout: Task超时时间，经常需要设置的一个参数，该参数表达的意思为：如果一个task在一定时间

内没有任何进入，即不会读取新的数据，也没有输出数据，则认为该task处于block状态，可能是卡住了，也许永远会卡主，为了

防止因为用户程序永远block住不退出，则强制设置了一个该超时时间（单位毫秒），默认是300000。如果你的程序对每条输入数

据的处理时间过长（比如会访问数据库，通过网络拉取数据等），建议将该参数调大，该参数过小常出现的错误提示“AttemptID:

attempt_14267829456721_123456_m_000224_0 Timed out after 300 secsContainer killed by the ApplicationMaster.”

11.3 本地运行mapreduce 作业

　　设置以下几个参数:

　　mapreduce.framework.name=local

　　mapreduce.jobtracker.address=local

　　fs.defaultFS=local

11.4 效率和稳定性相关参数

　　(1) mapreduce.map.speculative: 是否为Map Task打开推测执行机制，默认为false

　　(2) mapreduce.reduce.speculative: 是否为Reduce Task打开推测执行机制，默认为false

　　(3) mapreduce.job.user.classpath.first & mapreduce.task.classpath.user.precedence：当同一个class同时出现在用

户jar包和hadoop jar中时，优先使用哪个jar包中的class，默认为false，表示优先使用hadoop jar中的class。

　　(4) mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize: 每个Map Task处理的数据量（仅针对基于文件的Inputformat有效，

比如TextInputFormat，SequenceFileInputFormat），默认为一个block大小，即 134217728。