MapReduce运行参数是用于配置和优化MapReduce作业性能的关键设置。这些参数包括输入输出格式、资源分配、并行度设定等,正确配置可以显著提高作业执行效率和系统资源的利用率。
MapReduce 运行参数和配置参数主要包括以下几类:
1、作业级别参数
2、任务级别参数
3、MapReduce 框架参数
4、Hadoop 通用参数
下面分别对这四类参数进行详细解释:
1. 作业级别参数
作业级别参数是在提交 MapReduce 作业时设置的,主要用于控制整个作业的运行,以下是一些常用的作业级别参数:
mapreduce.job.reducesmapreduce.job.reduce.slowstart.completed.mapsmapreduce.job.reduce.slowstart.completed.mapsmapreduce.input.fileinputformat.split.maxsizemapreduce.input.fileinputformat.split.minsizemapreduce.output.fileoutputformat.compressmapreduce.output.fileoutputformat.compress.codecmapreduce.output.fileoutputformat.compress.typemapreduce.output.fileoutputformat.sort.before.write2. 任务级别参数
任务级别参数是在 MapReduce 任务运行时设置的,主要用于控制单个任务的运行,以下是一些常用的任务级别参数:
mapreduce.map.memory.mbmapreduce.reduce.memory.mbmapreduce.map.java.optsmapreduce.reduce.java.optsmapreduce.task.timeoutmapreduce.tasktracker.http.threadsmapreduce.tasktracker.map.tasks.maximummapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximum3. MapReduce 框架参数
MapReduce 框架参数主要用于控制 MapReduce 框架的运行,以下是一些常用的 MapReduce 框架参数:
yarn.nodemanager.auxservicesyarn.nodemanager.pmemcheckenabledyarn.nodemanager.vmemcheckenabledyarn.nodemanager.resource.memorymbyarn.nodemanager.resource.cpuvcoresyarn.nodemanager.localdirsyarn.nodemanager.logdirsyarn.nodemanager.delete.debugdelaysec4. Hadoop 通用参数
Hadoop 通用参数适用于 Hadoop 集群的所有组件,以下是一些常用的 Hadoop 通用参数:
fs.defaultFSio.file.buffer.sizeio.sort.factorio.sort.record.percentio.sort.spill.percentio.sort.mbmapreduce.jobhistory.addressmapreduce.jobhistory.webapp.addressmapreduce.jobhistory.intermediatedonedirmapreduce.jobhistory.donedir这些参数可以通过配置文件(如mapredsite.xml、yarnsite.xml、hadoopenv.sh 等)或在提交作业时通过命令行参数进行设置。
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