配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时，它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务去连接特定IP，那么没有可用的配置。下面的描述允许您配置连接到特定的IP。 配置描述

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配置MapReduce shuffle address 配置场景 当MapReduce shuffle服务启动时，它尝试基于localhost绑定IP。如果需要MapReduce shuffle服务去连接特定IP，那么没有可用的配置。下面的描述允许您配置连接到特定的IP。 配置描述

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下可以显著减少Map输出的中间结果，从而减少shuffle过程的网络带宽占用。可通过如下接口为一个任务设置Combiner类。 表2 Combiner设置接口 类名 接口名 描述 org.apache.hadoop.mapreduce.Job public void setCombinerClass(Class<

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下可以显著减少Map输出的中间结果，从而减少shuffle过程的网络带宽占用。可通过如下接口为一个任务设置Combiner类。 表2 Combiner设置接口 类名 接口名 描述 org.apache.hadoop.mapreduce.Job public void setCombinerClass(Class<

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Spark shuffle异常处理 问题 在部分场景Spark shuffle阶段会有如下异常 解决方法 JDBC应该： 登录 FusionInsight Manager管理界面，修改JD BCS erver的参数“spark.authenticate.enableSaslEncryp

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程串行处理。 框架需要对key和value的类(classes)进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writable接口。另外，为了方便框架执行排序操作，key类必须实现WritableComparable接口。 一个MapReduce作业的输入和输出类型如下所示： (input)<k1

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Spark shuffle异常处理 问题 在部分场景Spark shuffle阶段会有如下异常 解决方法 JDBC应该： 登录FusionInsight Manager管理界面，修改JDB CS erver的参数“spark.authenticate.enableSaslEncryp

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程串行处理。 框架需要对key和value的类(classes)进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writable接口。另外，为了方便框架执行排序操作，key类必须实现WritableComparable接口。 一个MapReduce作业的输入和输出类型如下所示： (input)<k1

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程串行处理。 框架需要对key和value的类(classes)进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writable接口。另外，为了方便框架执行排序操作，key类必须实现WritableComparable接口。 一个MapReduce作业的输入和输出类型如下所示： (input)<k1

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程串行处理。 框架需要对key和value的类(classes)进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writable接口。另外，为了方便框架执行排序操作，key类必须实现WritableComparable接口。 一个MapReduce作业的输入和输出类型如下所示： (input)<k1

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程串行处理。 框架需要对key和value的类(classes)进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writable接口。另外，为了方便框架执行排序操作，key类必须实现WritableComparable接口。 一个MapReduce作业的输入和输出类型如下所示： (input)<k1

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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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查看调测结果 操作场景 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况。

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查看调测结果 操作场景 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。 通过MapReduce日志获取应用程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn WebUI查看应用程序运行情况。

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描述 默认值 mapreduce.reduce.shuffle.max-host-failures MR任务在reduce过程中读取远端shuffle数据允许失败的次数。当设置次数大于5时，可以降低客户端应用的失败率。该参数适用于 MRS 3.x版本。 5 mapreduce.client

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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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查看调测结果 MapReduce应用程序运行完成后，可以通过WebUI查看应用程序运行情况，也可以通过MapReduce日志获取应用运行情况。 通过MapReduce服务的WebUI进行查看 登录MRS Manager，单击“服务管理 > MapReduce > JobHisto

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yarn.app.mapreduce.shuffle.log.backups MR应用程序shuffle日志保留的最大个数。设置为“0”表示不滚动输出。 当yarn.app.mapreduce.shuffle.log.limit.kb和yarn.app.mapreduce.shuffle

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参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.reduce.shuffle.max-host-failures MR任务在reduce过程中读取远端shuffle数据允许失败的次数。当设置次数大于5时，可以降低客户端应用的失败率。 5 mapreduce.client.submit

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MapReduce性能调优 多CPU内核下的调优配置 确定Job基线 Shuffle调优 大任务的AM调优 推测执行 通过“Slow Start”调优 MR job commit阶段优化 父主题： 使用Mapreduce

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MapReduce性能调优 多CPU内核下的调优配置 确定Job基线 Shuffle调优 大任务的AM调优 推测执行 通过“Slow Start”调优 MR job commit阶段优化 父主题： 使用Mapreduce

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