MapReduce的参数优化

本文详细介绍了Hadoop中MapReduce任务的各项关键参数配置,包括资源分配、容错机制、本地运行及效率稳定性等方面,并针对不同场景提供了优化建议。

目录

一、资源相关参数

二、容错相关参数

三、本地运⾏MapReduce作业

四、效率和稳定性相关参数


一、资源相关参数

以下参数是在⽤户⾃⼰的mr应⽤程序中配置在mapred-site.xml就可以⽣效
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.cpu.vcores: 每个 Map task 可使⽤的最多 cpu core 数⽬ ,默认值: 1
4. mapreduce.reduce.cpu.vcores: 每个 Reduce task 可使⽤的最多 cpu core数⽬ , 默认值 : 1
5. mapreduce.map.java.opts: Map Task JVM 参数,你可以在此配置默认的java heap size等参数 .
⽐如:
        -Xmx1024m -verbose:gc -Xloggc:/tmp/@taskid@.gc” ( @tas
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