开启Native Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败 问题 开启Native Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败。 回答 运行包含Reduce的Mapreduce任务时，通过-Dmapreduce.job.map.output.collector

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开启Native Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败 问题 开启Native Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败。 回答 运行包含Reduce的Mapreduce任务时，通过-Dmapreduce.job.map.output.collector

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MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分，包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task复制数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程

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原则三：每个task的执行时间要合理。 如果一个job，每个map或reduce的执行时间只有几秒钟，就意味着这个job的大部分时间都消耗在task的调度和进程启停阶段，因此需要增加每个task处理的数据大小。建议一个task处理时间为1分钟。 控制单个task处理时间的大小，可以通过如下配置来调整。

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原则三：每个task的执行时间要合理。 如果一个job，每个map或reduce的执行时间只有几秒钟，就意味着这个job的大部分时间都消耗在task的调度和进程启停阶段，因此需要增加每个task处理的数据大小。建议一个task处理时间为1分钟。 控制单个task处理时间的大小，可以通过如下配置来调整。

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正在运行中的Job 1和Job 2有部分task处于running状态，但由于集群或队列资源容量有限，仍有部分task未得到资源而处于pending状态。 提交一个较高优先级的应用Job 3，此时会出现如下资源分配情况：当Job 1和Job 2中running状态的task运行结束并释放资源后，Job

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Superior调度模式下，单个NodeManager故障可能导致MapReduce任务失败 问题 在Superior调度模式下，如果出现单个NodeManager故障，可能会导致Mapreduce任务失败。 回答 正常情况下 ，当一个application的单个task的attempt连续在一个节点上失败3

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正在运行中的Job 1和Job 2有部分task处于running状态，但由于集群或队列资源容量有限，仍有部分task未得到资源而处于pending状态。 提交一个较高优先级的应用Job 3，此时会出现如下资源分配情况：当Job 1和Job 2中running状态的task运行结束并释放资源后，Job

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Superior调度模式下，单个NodeManager故障可能导致MapReduce任务失败 问题 在Superior调度模式下，如果出现单个NodeManager故障，可能会导致Mapreduce任务失败。 回答 正常情况下 ，当一个application的单个task的attempt连续在一个节点上失败3

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Shell命令task，可以查看当前系统所有任务的状态。命令输出的stackSize、WaterLine、StackPoint、Top0fStack信息，可以作为判断任务栈是否踩内存的指标。这里举例说明如何通过task命令判断是否踩内存，如下图所示，有一任务名为shellTask。StackSize = 0x3000（创建该任务时分配的栈

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MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段，会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段，会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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开始向Driver注册并申请Task。 正在运行的Container不会被挂起释放资源。 Driver分配Task给Executor执行。Executor执行Task并向Driver汇报运行状况。 Yarn和MapReduce的关系 MapReduce是运行在Yarn之上的一个批处理的计算框架。MRv1是Hadoop

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配置Hive任务的最大map数 “hive.mapreduce.per.task.max.splits”参数可用于从服务端限定Hive任务的最大map数，避免HiveSever服务过载而引发的性能问题。 操作步骤 登录 FusionInsight Manager页面，选择“集群 >

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较大时，建议修改执行拷贝任务的mapreduce的超时时间。可以通过在distcp命令中指定mapreduce.task.timeout选项实现。例如，修改超时时间为30分钟，则命令如下： hadoop distcp -Dmapreduce.task.timeout=1800000

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较大时，建议修改执行拷贝任务的mapreduce的超时时间。可以通过在distcp命令中指定mapreduce.task.timeout选项实现。例如，修改超时时间为30分钟，则命令如下： hadoop distcp -Dmapreduce.task.timeout=1800000

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在MapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据。 在MapReduce作业的Reduce阶段中，按Region的个数启动同样个数的Reduce Task，Reduce Task从Map接收数据，然后按Region生成HFile，存放在HDFS临时目录中。 在MapReduce作业的提交阶段，将HFile从临时目录迁移到HBase目录中。

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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