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這期內容當中小編將會給大家帶來有關MapReduce相關參數有哪些，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
MapReduce相關配置參數分為兩部分，分別是JobHistory Server和應用程序參數，Job History可運行在一個獨立節點上，而應用程序參數則可存放在mapred-site.xml中作為默認參數，也可以在提交應用程序時單獨指定，注 意，如果用戶指定了參數，將覆蓋掉默認參數。
以下這些參數全部在mapred-site.xml中設置。
1. MapReduce JobHistory相關配置參數
在JobHistory所在節點的mapred-site.xml中配置。
（1） mapreduce.jobhistory.address
參數解釋：MapReduce JobHistory Server地址。
默認值： 0.0.0.0:10020
（2） mapreduce.jobhistory.webapp.address
參數解釋：MapReduce JobHistory Server Web UI地址。
默認值： 0.0.0.0:19888
（3） mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir
參數解釋：MapReduce作業產生的日志存放位置。
默認值： /mr-history/tmp
（4） mapreduce.jobhistory.done-dir
參數解釋：MR JobHistory Server管理的日志的存放位置。
默認值： /mr-history/done
可在客戶端的mapred-site.xml中配置，作為MapReduce作業的缺省配置參數。也可以在作業提交時，個性化指定這些參數。
| 參數名稱 | 缺省值 | 說明 |
| mapreduce.job.name | 作業名稱 | |
| mapreduce.job.priority | NORMAL | 作業優先級 |
| yarn.app.mapreduce.am.resource.mb | 1536 | MR ApplicationMaster占用的內存量 |
| yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores | 1 | MR ApplicationMaster占用的虛擬CPU個數 |
| mapreduce.am.max-attempts | 2 | MR ApplicationMaster***失敗嘗試次數 |
| mapreduce.map.memory.mb | 1024 | 每個Map Task需要的內存量 |
| mapreduce.map.cpu.vcores | 1 | 每個Map Task需要的虛擬CPU個數 |
| mapreduce.map.maxattempts | 4 | Map Task***失敗嘗試次數 |
| mapreduce.reduce.memory.mb | 1024 | 每個Reduce Task需要的內存量 |
| mapreduce.reduce.cpu.vcores | 1 | 每個Reduce Task需要的虛擬CPU個數 |
| mapreduce.reduce.maxattempts | 4 | Reduce Task***失敗嘗試次數 |
| mapreduce.map.speculative | false | 是否對Map Task啟用推測執行機制 |
| mapreduce.reduce.speculative | false | 是否對Reduce Task啟用推測執行機制 |
| mapreduce.job.queuename | default | 作業提交到的隊列 |
| mapreduce.task.io.sort.mb | 100 | 任務內部排序緩沖區大小 |
| mapreduce.map.sort.spill.percent | 0.8 | Map階段溢寫文件的閾值（排序緩沖區大小的百分比） |
| mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies | 5 | Reduce Task啟動的并發拷貝數據的線程數目 |
注意，MRv2重新命名了MRv1中的所有配置參數，但兼容MRv1中的舊參數，只不過會打印一條警告日志提示用戶參數過期。MapReduce新 舊參數對照表可參考Java類org.apache.hadoop.mapreduce.util.ConfigUtil，舉例如下：
| 過期參數名 | 新參數名 |
| mapred.job.name | mapreduce.job.name |
| mapred.job.priority | mapreduce.job.priority |
| mapred.job.queue.name | mapreduce.job.queuename |
| mapred.map.tasks.speculative.execution | mapreduce.map.speculative |
| mapred.reduce.tasks.speculative.execution | mapreduce.reduce.speculative |
| io.sort.factor | mapreduce.task.io.sort.factor |
| io.sort.mb | mapreduce.task.io.sort.mb |
上述就是小編為大家分享的MapReduce相關參數有哪些了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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