Hadoop之mapreduce参数大全-4

76.指定在 MapReduce 作业中，哪些输出文件应该在任务失败时保留

mapreduce.task.files.preserve.filepattern 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定在 MapReduce 作业中，哪些输出文件应该在任务失败时保留。

在 MapReduce 作业中，当一个任务失败时，可以选择保留该任务的输出文件以便进一步调试。mapreduce.task.files.preserve.filepattern 属性允许用户定义一个正则表达式模式，匹配的输出文件将在任务失败时被保留。

在 Hadoop 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.task.files.preserve.filepattern：

  mapreduce.task.files.preserve.filepattern
  .*\.txt 

上述配置中，mapreduce.task.files.preserve.filepattern 的值为 .*\.txt，表示所有以 .txt 结尾的输出文件将在任务失败时被保留。可以根据实际需求修改正则表达式模式，以匹配要保留的输出文件的命名模式。

这个属性在实际应用中非常有用，可以灵活地控制哪些输出文件需要在任务失败时保留，避免保留不必要的输出文件，减少存储开销。

77.控制输出文件是否进行压缩

mapreduce.output.fileoutputformat.compress 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于控制输出文件是否进行压缩。

在 MapReduce 作业中，输出文件可能会占用大量的存储空间，因此压缩输出文件可以减小存储开销，并在数据传输时减少网络带宽的使用。mapreduce.output.fileoutputformat.compress 属性用于指定是否对输出文件进行压缩。

在 Hadoop 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.output.fileoutputformat.compress：

  mapreduce.output.fileoutputformat.compress
  true 

上述配置中，mapreduce.output.fileoutputformat.compress 的值为 true，表示输出文件将被压缩。如果设置为 false，则输出文件将不进行压缩。

在启用压缩时，还可以使用其他相关的配置属性，例如指定压缩的编解码器、压缩级别等。具体的配置方式可以根据实际需求进行调整。例如：

  mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec
  org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec

上述配置指定了使用 Gzip 压缩编解码器。

注意：压缩输出文件会增加 CPU 开销，因为在写入和读取时需要进行压缩和解压缩操作。因此，在选择是否启用压缩时，需要权衡存储空间和计算资源之间的权衡。

78.指定输出文件的压缩类型

mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定输出文件的压缩类型。该属性通常用于与压缩相关的配置，决定输出文件使用的压缩算法的类型。

在 Hadoop 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type：

  mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type
  BLOCK 

上述配置中，mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type 的值可以是 BLOCK 或 RECORD，分别表示针对整个数据块进行压缩和针对每个记录进行压缩。

• BLOCK：整个数据块被作为一个单独的压缩单元，适用于大数据块的场景，减小压缩和解压缩的开销。
• RECORD：每个记录被作为一个单独的压缩单元，适用于小型记录的场景，提高数据的压缩率。

  选择适当的压缩类型取决于数据的性质和作业的需求。如果数据块较大，BLOCK 类型可能更合适，而对于小型记录的场景，RECORD 类型可能更有效。

  需要注意的是，压缩类型的选择也可能影响作业的性能。因此，在设置这个属性时，建议在实际环境中进行测试，以找到最适合作业需求的配置。

  79.指定输出文件的压缩编解码器

  mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定输出文件的压缩编解码器（codec）。

  在 Hadoop 中，压缩编解码器决定了数据在写入和读取时的压缩和解压缩算法。mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec 允许用户指定要使用的压缩编解码器的类名。

  在 Hadoop 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec：

  
    mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec
    org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
  
  

  上述配置中，mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec 的值是 org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec，表示使用 Gzip 压缩编解码器。不同的压缩编解码器具有不同的性能和压缩率，可以根据需求选择适当的压缩算法。

  以下是一些常见的压缩编解码器类名：

  • GzipCodec：Gzip 压缩算法。
  • BZip2Codec：Bzip2 压缩算法。
  • DefaultCodec：Hadoop 默认的压缩编解码器。
  • SnappyCodec：Snappy 压缩算法。

    在选择压缩编解码器时，需要根据数据的性质、集群的硬件性能和压缩率等因素进行权衡。不同的压缩算法可能适用于不同的场景，具体的选择需要根据实际情况进行调优。

    80.指定 Map 任务输出的中间结果是否进行压缩

    mapreduce.map.output.compress 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定 Map 任务输出的中间结果是否进行压缩。

    在 MapReduce 作业中，每个 Map 任务产生的中间结果会被写入本地磁盘，并在后续的 Shuffle 阶段传递给 Reduce 任务。启用中间结果的压缩可以减小磁盘空间的占用，减少数据在网络上传输的带宽需求，从而提高整个作业的性能。

    在 Hadoop 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.map.output.compress：

    
      mapreduce.map.output.compress
      true 
    
    

    上述配置中，mapreduce.map.output.compress 的值为 true，表示 Map 任务的中间输出将被压缩。如果设置为 false，则中间输出将不进行压缩。

    需要注意的是，如果启用了中间输出的压缩，还可以通过其他相关的配置属性来进一步指定压缩编解码器、压缩类型等。例如：

    
      mapreduce.map.output.compress.codec
      org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
    
    

    上述配置指定了使用 Snappy 压缩编解码器。

    在选择是否压缩中间输出时，需要根据作业的特性、硬件资源以及网络带宽等因素进行权衡。启用压缩可以减小数据传输和磁盘空间开销，但也会增加 CPU 的计算开销。因此，在实际应用中，可以根据实验和性能测试来调整相关的配置。

    81.指定 Map 任务的中间输出在压缩时使用的压缩编解码器

    mapreduce.map.output.compress.codec 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定 Map 任务的中间输出在压缩时使用的压缩编解码器（codec）。

    在 MapReduce 作业中，如果启用了 mapreduce.map.output.compress，中间输出会被压缩。mapreduce.map.output.compress.codec 允许用户指定压缩编解码器的类名，以确定使用哪种压缩算法。

    在 Hadoop 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.map.output.compress.codec：

    
      mapreduce.map.output.compress.codec
      org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
    
    

    上述配置中，mapreduce.map.output.compress.codec 的值是 org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec，表示使用 Snappy 压缩编解码器。不同的压缩编解码器具有不同的性能和压缩率，可以根据需求选择适当的压缩算法。

    以下是一些常见的压缩编解码器类名：

    • org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec：Gzip 压缩算法。
    • org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec：Bzip2 压缩算法。
    • org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec：Snappy 压缩算法。
    • org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec：Hadoop 默认的压缩编解码器。

      选择压缩编解码器时，需要根据数据的性质、集群的硬件性能和压缩率等因素进行权衡。不同的压缩算法可能适用于不同的场景，具体的选择需要根据实际情况进行调优。

      82.指定在 Map 阶段的数据排序时使用的排序算法的类名

      map.sort.class 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定在 Map 阶段的数据排序时使用的排序算法的类名。

      在 MapReduce 作业中，Map 阶段的输出会被分区，并在每个分区内进行排序。map.sort.class 属性允许用户指定使用哪个排序算法对 Map 阶段的输出进行排序。默认情况下，Hadoop 使用的是 QuickSort 算法。

      在 Hadoop 配置文件中，可以通过以下方式设置 map.sort.class：

      
        map.sort.class
        org.apache.hadoop.util.QuickSort
      
      

      上述配置中，map.sort.class 的值是 org.apache.hadoop.util.QuickSort，表示使用 QuickSort 算法进行排序。

      在实际应用中，一般不太需要手动配置 map.sort.class，因为默认的排序算法通常已经能够满足大多数场景的需求。但在某些特殊情况下，可能需要根据作业的性质和数据的特点来选择合适的排序算法。

      需要注意的是，在 Hadoop 的较新版本中，map.sort.class 可能已经被废弃，而相关的配置可能已经由其他配置属性替代。因此，建议查看你所使用 Hadoop 版本的官方文档以获取最准确的信息。

      83.限制每个任务的用户日志（userlogs）的最大大小（以千字节为单位）

      mapreduce.task.userlog.limit.kb 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于限制每个任务的用户日志（userlogs）的最大大小（以千字节为单位）。

      在 MapReduce 作业中，每个任务产生的日志信息都会被记录在用户日志文件中。mapreduce.task.userlog.limit.kb 属性可以用于控制每个任务的用户日志的大小，以防止由于大量的日志信息导致存储和传输的开销过大。

      在 Hadoop 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.task.userlog.limit.kb：

      
        mapreduce.task.userlog.limit.kb
        8192 
      
      

      上述配置中，mapreduce.task.userlog.limit.kb 的值为 8192，表示每个任务的用户日志大小限制为 8192 千字节，即8 MB。你可以根据实际需求调整这个值。

      限制用户日志的大小可以防止由于大量的日志信息而导致存储和传输开销过大。然而，在设置这个属性时，需要权衡日志详细程度和存储成本，以确保既满足调试和分析需求，又不会消耗过多的资源。

      84.限制应用程序的 MapReduce ApplicationMaster（AM）的容器日志的最大大小，单位为千字节（KB）

      yarn.app.mapreduce.am.container.log.limit.kb 是 Hadoop YARN 框架中的一个配置属性，用于限制应用程序的 MapReduce ApplicationMaster（AM）的容器日志的最大大小，单位为千字节（KB）。

      YARN 的 ApplicationMaster 是负责管理和协调整个 MapReduce 作业执行过程的组件。容器日志包含了应用程序的输出、错误信息以及其他运行时日志。通过设置 yarn.app.mapreduce.am.container.log.limit.kb，可以控制每个 ApplicationMaster 容器的日志文件大小，以避免过大的日志文件对存储和传输造成不必要的开销。

      在 Hadoop YARN 配置文件中，可以通过以下方式设置 yarn.app.mapreduce.am.container.log.limit.kb：

      
        yarn.app.mapreduce.am.container.log.limit.kb
        8192 
      
      

      上述配置中，yarn.app.mapreduce.am.container.log.limit.kb 的值为 8192，表示每个 ApplicationMaster 容器的日志文件大小限制为 8192 千字节，即8 MB。你可以根据实际需求调整这个值。

      设置容器日志大小限制有助于管理日志文件的大小，特别是在大规模的集群上执行作业时。这可以确保系统资源更有效地用于存储和传输日志信息。

      85.指定 MapReduce 任务的容器日志文件的备份数量

      yarn.app.mapreduce.task.container.log.backups 是 Hadoop YARN 框架中的一个配置属性，用于指定 MapReduce 任务的容器日志文件的备份数量。

      在 YARN 中，每个 MapReduce 任务运行时，产生的日志信息会被记录在容器日志文件中。通过配置 yarn.app.mapreduce.task.container.log.backups，可以设置保存多少个备份副本，以便在需要时进行查看和调试。

      在 Hadoop YARN 配置文件中，可以通过以下方式设置 yarn.app.mapreduce.task.container.log.backups：

      
        yarn.app.mapreduce.task.container.log.backups
        5 
      
      

      上述配置中，yarn.app.mapreduce.task.container.log.backups 的值为 5，表示每个 MapReduce 任务的容器日志将保留 5 个备份副本。

      保留容器日志的备份数量可以帮助在任务运行期间或之后进行故障排除和调试。根据需要调整这个值，以确保足够的历史日志可供检查，但也要注意存储开销。

      86.指定 MapReduce ApplicationMaster（AM）的容器日志文件的备份数量

      yarn.app.mapreduce.am.container.log.backups 是 Hadoop YARN 框架中的一个配置属性，用于指定 MapReduce ApplicationMaster（AM）的容器日志文件的备份数量。

      在 YARN 中，ApplicationMaster 负责管理和协调整个 MapReduce 作业执行过程。与任务容器日志不同，ApplicationMaster 容器的日志包含了整个应用程序的运行信息，包括作业的启动、进度等。通过配置 yarn.app.mapreduce.am.container.log.backups，可以设置保存多少个备份副本，以便在需要时进行查看和调试。

      在 Hadoop YARN 配置文件中，可以通过以下方式设置 yarn.app.mapreduce.am.container.log.backups：

      
        yarn.app.mapreduce.am.container.log.backups
        5 
      
      

      上述配置中，yarn.app.mapreduce.am.container.log.backups 的值为 5，表示每个 MapReduce 作业的 ApplicationMaster 容器日志将保留 5 个备份副本。

      保留 AM 容器日志的备份数量有助于在作业运行期间或之后进行故障排除和调试。根据需要调整这个值，以确保足够的历史日志可供检查，但也要注意存储开销。

      87.是否将 MapReduce 作业的 Shuffle 日志与其他容器日志分开记录

      yarn.app.mapreduce.shuffle.log.separate 是 Hadoop YARN 框架中的一个配置属性，用于控制是否将 MapReduce 作业的 Shuffle 日志与其他容器日志分开记录。

      在 YARN 中，Shuffle 阶段是 MapReduce 作业中的一个关键步骤，涉及到数据的排序和分区。Shuffle 日志记录了 Shuffle 阶段的详细信息，包括数据的传输和排序等。通过设置 yarn.app.mapreduce.shuffle.log.separate，可以决定是否将这些 Shuffle 相关的日志单独记录，以方便后续的查看和分析。

      在 Hadoop YARN 配置文件中，可以通过以下方式设置 yarn.app.mapreduce.shuffle.log.separate：

      
        yarn.app.mapreduce.shuffle.log.separate
        true 
      
      

      上述配置中，yarn.app.mapreduce.shuffle.log.separate 的值为 true，表示将 Shuffle 日志与其他容器日志分开记录。如果设置为 false，则 Shuffle 相关的日志将合并到容器的主日志中。

      分开记录 Shuffle 日志有助于更方便地定位和分析与 Shuffle 阶段相关的问题。根据具体需求，可以根据作业特性和调试需求选择是否启用这个配置。

      88.限制 MapReduce 作业的 Shuffle 阶段日志文件的最大大小

      yarn.app.mapreduce.shuffle.log.limit.kb 是 Hadoop YARN 框架中的一个配置属性，用于限制 MapReduce 作业的 Shuffle 阶段日志文件的最大大小，单位为千字节（KB）。

      在 YARN 中，Shuffle 阶段是 MapReduce 作业的一个关键步骤，它涉及到数据的排序和分区。Shuffle 阶段的详细日志记录了数据的传输和排序等信息。通过配置 yarn.app.mapreduce.shuffle.log.limit.kb，可以控制每个作业的 Shuffle 日志文件的大小，以防止过大的日志文件对存储和传输造成不必要的开销。

      在 Hadoop YARN 配置文件中，可以通过以下方式设置 yarn.app.mapreduce.shuffle.log.limit.kb：

      
        yarn.app.mapreduce.shuffle.log.limit.kb
        1024 
      
      

      上述配置中，yarn.app.mapreduce.shuffle.log.limit.kb 的值为 1024，表示每个作业的 Shuffle 日志文件的大小限制为 1024 千字节，即1 MB。你可以根据实际需求调整这个值。

      限制 Shuffle 日志的大小可以防止由于大量的日志信息而导致存储和传输的开销过大。然而，在设置这个属性时，需要权衡详细程度和存储成本，以确保既满足调试和分析需求，又不会消耗过多的资源。

      89.指定 MapReduce 作业的 Shuffle 阶段日志文件的备份数量

      yarn.app.mapreduce.shuffle.log.backups 是 Hadoop YARN 框架中的一个配置属性，用于指定 MapReduce 作业的 Shuffle 阶段日志文件的备份数量。

      在 YARN 中，Shuffle 阶段是 MapReduce 作业的一个关键步骤，它涉及到数据的排序和分区。Shuffle 阶段的详细日志记录了数据的传输和排序等信息。通过配置 yarn.app.mapreduce.shuffle.log.backups，可以设置保存多少个备份副本，以便在需要时进行查看和调试。

      在 Hadoop YARN 配置文件中，可以通过以下方式设置 yarn.app.mapreduce.shuffle.log.backups：

      
        yarn.app.mapreduce.shuffle.log.backups
        3 
      
      

      上述配置中，yarn.app.mapreduce.shuffle.log.backups 的值为 3，表示每个作业的 Shuffle 日志将保留 3 个备份副本。

      保留 Shuffle 阶段日志的备份数量有助于在作业运行期间或之后进行故障排除和调试。根据需要调整这个值，以确保足够的历史日志可供检查，但也要注意存储开销。

      90.指定每个任务跟踪器（TaskTracker）上允许的最大任务失败次数

      mapreduce.job.maxtaskfailures.per.tracker 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定每个任务跟踪器（TaskTracker）上允许的最大任务失败次数。

      在 MapReduce 作业中，任务跟踪器是负责运行 Map 和 Reduce 任务的节点。通过设置 mapreduce.job.maxtaskfailures.per.tracker，可以控制在每个任务跟踪器上每个任务允许的最大失败次数。当任务失败次数达到指定的阈值时，任务跟踪器将不再尝试运行该任务，从而防止作业因重复失败的任务而无法正常完成。

      在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.job.maxtaskfailures.per.tracker：

      
        mapreduce.job.maxtaskfailures.per.tracker
        4 
      
      

      上述配置中，mapreduce.job.maxtaskfailures.per.tracker 的值为 4，表示每个任务跟踪器上每个任务允许的最大失败次数为 4 次。你可以根据实际需求调整这个值。

      通过限制每个任务跟踪器上任务的最大失败次数，可以避免因节点故障或其他原因导致任务反复失败而引发的连锁效应。在设置此配置时，需要根据作业的性质和任务的执行环境来确定合适的失败次数限制。

      91.指定 MapReduce 作业客户端输出的过滤器

      mapreduce.client.output.filter 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定 MapReduce 作业客户端输出的过滤器。

      在 MapReduce 作业中，客户端通常可以获取作业的输出。通过设置 mapreduce.client.output.filter，可以指定一个输出过滤器，以对客户端输出进行定制化的过滤。过滤器的作用是按照指定的规则对输出进行筛选、转换或处理，以满足特定需求。

      在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.client.output.filter：

      
        mapreduce.client.output.filter
        your.output.filter.class 
      
      

      上述配置中，your.output.filter.class 应替换为实际的输出过滤器类名。

      自定义的输出过滤器需要实现相应的接口，并按照业务需求对输出进行处理。这样，MapReduce 作业在客户端输出结果时会经过指定的过滤器，输出结果会根据过滤器的逻辑进行定制化的处理。

      使用输出过滤器可以在客户端获取的作业输出中进行进一步的定制和处理，以满足特定的需求。请确保指定的输出过滤器类存在于作业的类路径中。

      92.指定客户端轮询作业完成状态的时间间隔

      mapreduce.client.completion.pollinterval 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定客户端轮询作业完成状态的时间间隔。

      在 MapReduce 作业中，客户端通常需要定期轮询作业的状态，以确定作业是否已经完成。通过设置 mapreduce.client.completion.pollinterval，可以指定客户端轮询作业完成状态的时间间隔，即客户端将以指定的频率查询作业的状态。

      在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.client.completion.pollinterval：

      
        mapreduce.client.completion.pollinterval
        5000 
      
      

      上述配置中，mapreduce.client.completion.pollinterval 的值为 5000，表示客户端将每隔 5000 毫秒（5秒）轮询一次作业的完成状态。你可以根据实际需求调整这个值。

      通过设置合适的轮询时间间隔，可以平衡客户端对作业状态的及时获取和减小对资源的过度消耗。较短的轮询间隔可以使客户端更及时地了解作业状态，但可能增加轮询的频率；较长的轮询间隔可以减少对资源的压力，但可能导致作业状态获取的延迟。

      93.指定客户端轮询作业进度的时间间隔

      mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定客户端轮询作业进度的时间间隔。

      在 MapReduce 作业中，客户端通常需要定期轮询作业的进度，以获取作业的当前执行状态。通过设置 mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval，可以指定客户端轮询作业进度的时间间隔，即客户端将以指定的频率查询作业的进度。

      在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval：

      
        mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval
        3000 
      
      

      上述配置中，mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval 的值为 3000，表示客户端将每隔 3000 毫秒（3秒）轮询一次作业的进度。你可以根据实际需求调整这个值。

      通过设置合适的轮询时间间隔，可以平衡客户端对作业进度的及时获取和减小对资源的过度消耗。较短的轮询间隔可以使客户端更及时地了解作业的进度，但可能增加轮询的频率；较长的轮询间隔可以减少对资源的压力，但可能导致作业进度获取的延迟。

      94.指定作业提交时要包含在分布式缓存中的库 JAR 文件

      mapreduce.client.libjars.wildcard 不是 MapReduce 框架的一个官方配置属性。在 Hadoop MapReduce 中，mapreduce.client.libjars 用于指定作业提交时要包含在分布式缓存中的库 JAR 文件。

      如果你遇到了 mapreduce.client.libjars.wildcard 这个配置属性，可能是某些定制版本或特定环境中引入的非标准配置。在标准的 Hadoop MapReduce 配置中，通常没有 mapreduce.client.libjars.wildcard 这个属性。

      正常情况下，mapreduce.client.libjars 属性是一个逗号分隔的 JAR 文件路径列表，用于将指定的 JAR 文件复制到作业的分布式缓存中。如果有任何定制或特殊配置，建议查阅相关文档或配置文件，以了解更多详细信息。

      95.指定任务的性能分析配置文件的路径

      mapreduce.task.profile 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定任务的性能分析配置文件的路径。

      在 MapReduce 作业中，可以通过设置 mapreduce.task.profile 来指定一个性能分析配置文件的路径。性能分析配置文件定义了任务执行期间要收集的性能数据，例如计数器、计时器等。这些数据可以帮助开发者了解任务执行的性能特征，以便进行优化。

      在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.task.profile：

      
        mapreduce.task.profile
        /path/to/profile.xml 
      
      

      上述配置中，/path/to/profile.xml 应替换为实际的性能分析配置文件的路径。

      性能分析配置文件的格式和内容需要符合 Hadoop 的要求。该文件通常包含要收集的性能数据的定义。在任务执行期间，相关的性能数据将被记录，并在任务完成后可供分析和查看。

      请注意，mapreduce.task.profile 是一个高级配置选项，通常在进行性能调优或调试时使用。一般情况下，大多数作业不需要显式设置此配置。

      96.指定在执行 Map 阶段时是否启用任务的性能分析

      mapreduce.task.profile.maps 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定在执行 Map 阶段时是否启用任务的性能分析。该属性定义了哪些 Map 任务需要进行性能分析。

      在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.task.profile.maps：

      
        mapreduce.task.profile.maps
        0-4,7,9-11 
      
      

      上述配置中，0-4,7,9-11 表示要对 Map 任务编号为 0 到 4、7、9 到 11 的任务进行性能分析。任务编号是根据作业的配置和调度情况确定的。

      性能分析可以帮助开发者了解每个任务的执行情况，包括计数器、计时器等性能数据。通过设置 mapreduce.task.profile.maps，可以选择性地启用性能分析，以便集中关注一部分任务的性能特征。

      请注意，mapreduce.task.profile.maps 是一个高级配置选项，通常在进行性能调优或调试时使用。一般情况下，大多数作业不需要显式设置此配置。

      97.指定在执行 Reduce 阶段时是否启用任务的性能分析

      mapreduce.task.profile.reduces 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定在执行 Reduce 阶段时是否启用任务的性能分析。该属性定义了哪些 Reduce 任务需要进行性能分析。

      在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.task.profile.reduces：

      
        mapreduce.task.profile.reduces
        2-5,8,10-12 
      
      

      上述配置中，2-5,8,10-12 表示要对 Reduce 任务编号为 2 到 5、8、10 到 12 的任务进行性能分析。任务编号是根据作业的配置和调度情况确定的。

      性能分析可以帮助开发者了解每个任务的执行情况，包括计数器、计时器等性能数据。通过设置 mapreduce.task.profile.reduces，可以选择性地启用性能分析，以便集中关注一部分任务的性能特征。

      请注意，mapreduce.task.profile.reduces 是一个高级配置选项，通常在进行性能调优或调试时使用。一般情况下，大多数作业不需要显式设置此配置。

      98.指定在任务执行期间启用性能分析时，传递给性能分析工具的额外参数

      mapreduce.task.profile.params 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定在任务执行期间启用性能分析时，传递给性能分析工具的额外参数。

      在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.task.profile.params：

      
        mapreduce.task.profile.params
        -agentlib:hprof=cpu=samples,heap=sites,depth=6,force=n,thread=y
        
      
      

      上述配置中，-agentlib:hprof=cpu=samples,heap=sites,depth=6,force=n,thread=y 是一个示例参数字符串，表示传递给性能分析工具（例如 HPROF）的具体参数。这些参数将影响性能分析的方式，例如指定采样的CPU数据、堆栈信息的深度、是否强制进行分析等。

      性能分析工具的参数可以根据具体的需求和使用的工具而变化。在设置 mapreduce.task.profile.params 时，需要根据所选用的性能分析工具的文档来选择和配置适当的参数。

      请注意，mapreduce.task.profile.params 是一个高级配置选项，通常在进行性能调优或调试时使用。一般情况下，大多数作业不需要显式设置此配置。

      99.指定在 Map 任务执行期间启用性能分析时，传递给性能分析工具的额外参数

      mapreduce.task.profile.map.params 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定在 Map 任务执行期间启用性能分析时，传递给性能分析工具的额外参数。

      在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.task.profile.map.params：

      
        mapreduce.task.profile.map.params
        -agentlib:hprof=cpu=samples,heap=sites,depth=6,force=n,thread=y
        
      
      

      上述配置中，-agentlib:hprof=cpu=samples,heap=sites,depth=6,force=n,thread=y 是一个示例参数字符串，表示传递给性能分析工具（例如 HPROF）的具体参数，仅在 Map 任务执行期间生效。这些参数将影响性能分析的方式，例如指定采样的CPU数据、堆栈信息的深度、是否强制进行分析等。

      性能分析工具的参数可以根据具体的需求和使用的工具而变化。在设置 mapreduce.task.profile.map.params 时，需要根据所选用的性能分析工具的文档来选择和配置适当的参数。

      请注意，mapreduce.task.profile.map.params 是一个高级配置选项，通常在进行性能调优或调试时使用。一般情况下，大多数作业不需要显式设置此配置。

      100.指定在 Reduce 任务执行期间启用性能分析时，传递给性能分析工具的额外参数

      mapreduce.task.profile.reduce.params 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定在 Reduce 任务执行期间启用性能分析时，传递给性能分析工具的额外参数。

      在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.task.profile.reduce.params：

      
        mapreduce.task.profile.reduce.params
        -agentlib:hprof=cpu=samples,heap=sites,depth=6,force=n,thread=y
        
      
      

      上述配置中，-agentlib:hprof=cpu=samples,heap=sites,depth=6,force=n,thread=y 是一个示例参数字符串，表示传递给性能分析工具（例如 HPROF）的具体参数，仅在 Reduce 任务执行期间生效。这些参数将影响性能分析的方式，例如指定采样的 CPU 数据、堆栈信息的深度、是否强制进行分析等。

      性能分析工具的参数可以根据具体的需求和使用的工具而变化。在设置 mapreduce.task.profile.reduce.params 时，需要根据所选用的性能分析工具的文档来选择和配置适当的参数。

      请注意，mapreduce.task.profile.reduce.params 是一个高级配置选项，通常在进行性能调优或调试时使用。一般情况下，大多数作业不需要显式设置此配置。