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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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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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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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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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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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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MRS 集群Task节点弹性伸缩 MRS集群Task节点弹性伸缩概述 添加MRS集群Task节点弹性伸缩策略 管理MRS集群弹性伸缩策略 父主题： MRS集群容量调整

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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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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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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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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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单位：MB 配置示例 配置情况： yarn.app.mapreduce.am.resource.mb=1536 mapreduce.job.am.memory.policy=100:10:50,1200:2000 某应用task总数=120 计算过程： 调整后内存=1536+[（

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MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把

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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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参数 描述 默认值 yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 该参数值必须大于下面参数的堆大小。单位：MB 1536 yarn.app.mapreduce.am.command-opts 传递到MapReduce ApplicationMaster的JVM启动参数。

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配置MapReduce任务推测执行 操作场景 当集群规模很大时（如几百上千台节点的集群），个别节点出现软硬件故障的概率会增大，并且会因此延长整个任务的执行时间（运行完成的任务会等待异常设备运行完成）。推测执行通过将一个task分给多台机器运行，取首先运行完成的节点。对于小集群，可以将该功能关闭。

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配置MapReduce任务推测执行 操作场景 当集群规模很大时（如几百上千台节点的集群），个别节点出现软硬件故障的概率会增大，并且会因此延长整个任务的执行时间（运行完成的任务会等待异常设备运行完成）。推测执行通过将一个task分给多台机器运行，取首先运行完成的节点。对于小集群，可以将该功能关闭。

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单位：MB 配置示例 配置情况： yarn.app.mapreduce.am.resource.mb=1536 mapreduce.job.am.memory.policy=100:10:50,1200:2000 某应用task总数=120 计算过程： 调整后内存=1536+[（

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