本文深入探讨了Hadoop MapReduce任务的执行环境，包括子任务的JVM参数配置，如内存限制、GC日志和JMX代理。此外，还详细介绍了MapReduce的内存管理，特别是map和reduce任务的内存参数对性能的影响，以及缓冲区管理和刷新策略。最后，文章提到了shuffle和reduce阶段的参数调整，以及在使用组合器时的注意事项。
在学习过MapReduce框架的几个关键类和接口后（只是简单的说明了类或者接口的作用及使用方式，要想深入了解如何工作的就需要深入研究源代码了，这也是计划中的学习任务），接下来看看任务的执行和环境，主要涉及的还是一些参数。TaskTracker将mapper/reducer任务作为子进程在不同的jvm中执行，子任务继承了父进程TaskTracker的环境。用户可以通过 mapred.{map|reduce}.child.java.opts配置参数指定额外的选项，比如通过-Djava.library.path=<>指定运行时链接器搜索共享库的非标准的路径。如果mapred.{map|reduce}.child.java.opts参数包含符号@taskid@ ，那么使用MapReduce任务的taskid的值替换@taskid@ 。需要注意的是mapred.{map|reduce}.child.java.opts只用于管理从TaskTracker加载的子任务。
下面是一个包含多个参数和替换的例子，展示了jvm的GC日志，启动了无密码登录的JVM JMX代理（这样可以连接到控制台等以查看子进程内存，线程和取得线程dump），分别设置了map和reduce子jvm的最大堆大小为512MB和1024MB，通过java.library.path为子jvm添加了额外的路径。代码如下：
<property>
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