MapReduce优化参数
资源相关参数
/*在MapReduce应用程序中配置就可以生效*/
(1) mapreduce.map.memory.mb:
一个Map Task可使用的内存上限（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Maptask可用的最多cpu core数目, 默认值: 1
(4) mapreduce.reduce.cpu.vcores:
每个Reducetask可用最多cpu core数目默认值: 1
(5) mapreduce.map.java.opts:
Map Task的JVM参数，你可以在此配置默认的java heapsize等参数,
例如：“-Xmx1024m -verbose:gc -Xloggc:/tmp/@taskid@.gc”（@taskid@会被Hadoop框架自动换为相应的taskid）, 默认值: “”
(6) 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,
例如：“-Xmx1024m -verbose:gc -Xloggc:/tmp/@taskid@.gc”, 默认值: “”
/*在yarn启动之前就配置在服务器的配置文件中才能生效*/
(1) yarn.scheduler.minimum-allocation-mb RM中每个容器请求的最小配置，以MB为单位，默认1024。
(2) yarn.scheduler.maximum-allocation-mb RM中每个容器请求的最大分配，以MB为单位，默认8192。
(3) yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 1
(4)yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores32
(5)yarn.nodemanager.resource.memory-mb
表示该节点上YARN可使用的物理内存总量，默认是8192（MB），注意，如果你的节点内存资源不够8GB，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理内存总量。
/*shuffle性能优化的关键参数，应在yarn启动之前就配置好*/
(1)mapreduce.task.io.sort.mb 100shuffle的环形缓冲区大小，默认100m
(2) mapreduce.map.sort.spill.percent 0.8环形缓冲区溢出的阈值，默认80%
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，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:
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，可能是临时卡住，也许永远会卡住。为了防止因为用户程序永远block不退出，则强制设置了一个超时时间（单位毫秒），默认是600000，值为0将禁用超时。。
效率跟稳定性参数
(1) mapreduce.map.speculative:
是否为Map Task打开推测执行机制，默认为true, 如果为true，则可以并行执行一些Map任务的多个实例。
(2) mapreduce.reduce.speculative:
是否为Reduce Task打开推测执行机制，默认为true
(3)mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize:
FileInputFormat做切片时最小切片大小，默认1。
(5)mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize:
FileInputFormat做切片时最大切片大小
(6)推测执行机制（Speculative Execution）：
注意：
