配置MapReduce Job基线 操作场景 确定Job基线是调优的基础，一切调优项效果的检查，都是通过和基线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则： 充分利用集群资源 Reduce阶段尽量放在一轮 每个Task的执行时间要合理 操作步骤 原则一：充分利用集群资源。

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配置MapReduce Job基线 操作场景 确定Job基线是调优的基础，一切调优项效果的检查，都是通过和基线数据做对比来获得。 Job基线的确定有如下三个原则： 充分利用集群资源 Reduce阶段尽量放在一轮 每个Task的执行时间要合理 操作步骤 原则一：充分利用集群资源。

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task命令用于查询系统任务信息。task[ID]参数缺省时，默认打印全部运行任务信息。task后加ID，当ID参数在[0, 64]范围内时，返回指定ID号任务的任务名、任务ID、任务的调用栈信息（最大支持15层调用栈），其他取值时返回参数错误的提示。如果指定ID号对应的任务未创建，则提示。如果在task命令中，发现任务是Invalid状

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提交两个低优先级的应用Job 1和Job 2。 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r

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提交两个低优先级的应用Job 1和Job 2。 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r

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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 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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job 查询指定课堂下的作业列表信息 查询指定作业下的习题信息 根据作业ID，查询指定作业的信息 查询课堂下指定成员的作业信息 查询学生函数习题提交记录信息 父主题： API

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Job 查询用户所有的Jobs 删除指定namespace下的Jobs 查询指定namespace下的Jobs 创建Job 删除Job 查询Job 更新Job 替换Job 查询Job状态 父主题： Kubernetes API

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System.exit(2); } // 初始化Job任务对象。 Job job = Job.getInstance(conf, "Collect Female Info"); job.setJarByClass(FemaleInfoCollector

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System.exit(2); } // 初始化Job任务对象。 Job job = Job.getInstance(conf, "Collect Female Info"); job.setJarByClass(FemaleInfoCollector

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DBE_TASK 接口介绍 高级功能包DBE_TASK支持的所有接口请参见表 DBE_TASK。 表1 DBE_TASK 接口名称 描述 DBE_TASK.SUBMIT 提交一个定时任务。作业号由系统自动生成。 DBE_TASK.JOB_SUBMIT 同DBE_TASK.SUBMIT。但提供语法兼容参数。

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DBE_TASK 接口介绍 高级功能包DBE_TASK支持的所有接口请参见表 DBE_TASK。 表1 DBE_TASK 接口名称 描述 DBE_TASK.SUBMIT 提交一个定时任务。作业号由系统自动生成。 DBE_TASK.JOB_SUBMIT 同DBE_TASK.SUBMIT。但提供语法兼容参数。

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DBE_TASK 接口介绍 高级功能包DBE_TASK支持的所有接口请参见表 DBE_TASK。 表1 DBE_TASK 接口名称 描述 DBE_TASK.SUBMIT 提交一个定时任务。作业号由系统自动生成。 DBE_TASK.JOB_SUBMIT 同DBE_TASK.SUBMIT。但提供语法兼容参数。

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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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} // 初始化Job任务对象。 @SuppressWarnings("deprecation") Job job = new Job(conf, "Collect Female Info"); job.setJarByClass(FemaleInfoCollector

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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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