76.指定在 MapReduce 作業(yè)中，哪些輸出文件應(yīng)該在任務(wù)失敗時保留

mapreduce.task.files.preserve.filepattern 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個配置屬性，用于指定在 MapReduce 作業(yè)中邑闺，哪些輸出文件應(yīng)該在任務(wù)失敗時保留银觅。

在 MapReduce 作業(yè)中估灿，當一個任務(wù)失敗時麦向，可以選擇保留該任務(wù)的輸出文件以便進一步調(diào)試子檀。mapreduce.task.files.preserve.filepattern 屬性允許用戶定義一個正則表達式模式祷膳，匹配的輸出文件將在任務(wù)失敗時被保留陶衅。

在 Hadoop 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.task.files.preserve.filepattern：

<property>
  <name>mapreduce.task.files.preserve.filepattern</name>
  <value>.*\.txt</value> <!-- 設(shè)置正則表達式模式 -->
</property>

上述配置中直晨，mapreduce.task.files.preserve.filepattern 的值為 .*\.txt搀军，表示所有以 .txt 結(jié)尾的輸出文件將在任務(wù)失敗時被保留∮禄剩可以根據(jù)實際需求修改正則表達式模式罩句，以匹配要保留的輸出文件的命名模式。

這個屬性在實際應(yīng)用中非常有用敛摘，可以靈活地控制哪些輸出文件需要在任務(wù)失敗時保留门烂，避免保留不必要的輸出文件，減少存儲開銷。

77.控制輸出文件是否進行壓縮

mapreduce.output.fileoutputformat.compress 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個配置屬性屯远，用于控制輸出文件是否進行壓縮蔓姚。

在 MapReduce 作業(yè)中，輸出文件可能會占用大量的存儲空間慨丐，因此壓縮輸出文件可以減小存儲開銷坡脐，并在數(shù)據(jù)傳輸時減少網(wǎng)絡(luò)帶寬的使用。mapreduce.output.fileoutputformat.compress 屬性用于指定是否對輸出文件進行壓縮房揭。

在 Hadoop 配置文件中备闲，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.output.fileoutputformat.compress：

<property>
  <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress</name>
  <value>true</value> <!-- 或者 false，根據(jù)需要設(shè)置 -->
</property>

上述配置中捅暴，mapreduce.output.fileoutputformat.compress 的值為 true浅役，表示輸出文件將被壓縮。如果設(shè)置為 false伶唯，則輸出文件將不進行壓縮觉既。

在啟用壓縮時，還可以使用其他相關(guān)的配置屬性乳幸，例如指定壓縮的編解碼器瞪讼、壓縮級別等。具體的配置方式可以根據(jù)實際需求進行調(diào)整粹断。例如：

<property>
  <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec</name>
  <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec</value>
</property>

上述配置指定了使用 Gzip 壓縮編解碼器符欠。

注意：壓縮輸出文件會增加 CPU 開銷，因為在寫入和讀取時需要進行壓縮和解壓縮操作瓶埋。因此希柿，在選擇是否啟用壓縮時，需要權(quán)衡存儲空間和計算資源之間的權(quán)衡养筒。

78.指定輸出文件的壓縮類型

mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個配置屬性曾撤，用于指定輸出文件的壓縮類型。該屬性通常用于與壓縮相關(guān)的配置晕粪，決定輸出文件使用的壓縮算法的類型挤悉。

在 Hadoop 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type：

<property>
  <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type</name>
  <value>BLOCK</value> <!-- 或者 RECORD巫湘，根據(jù)需要設(shè)置 -->
</property>

上述配置中装悲，mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type 的值可以是 BLOCK 或 RECORD，分別表示針對整個數(shù)據(jù)塊進行壓縮和針對每個記錄進行壓縮尚氛。

• BLOCK：整個數(shù)據(jù)塊被作為一個單獨的壓縮單元诀诊，適用于大數(shù)據(jù)塊的場景，減小壓縮和解壓縮的開銷阅嘶。
• RECORD：每個記錄被作為一個單獨的壓縮單元属瓣，適用于小型記錄的場景，提高數(shù)據(jù)的壓縮率。

選擇適當?shù)膲嚎s類型取決于數(shù)據(jù)的性質(zhì)和作業(yè)的需求奠涌。如果數(shù)據(jù)塊較大宪巨，BLOCK 類型可能更合適，而對于小型記錄的場景溜畅，RECORD 類型可能更有效捏卓。

需要注意的是，壓縮類型的選擇也可能影響作業(yè)的性能慈格。因此怠晴，在設(shè)置這個屬性時，建議在實際環(huán)境中進行測試浴捆，以找到最適合作業(yè)需求的配置蒜田。

79.指定輸出文件的壓縮編解碼器

mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個配置屬性，用于指定輸出文件的壓縮編解碼器（codec）选泻。

在 Hadoop 中冲粤，壓縮編解碼器決定了數(shù)據(jù)在寫入和讀取時的壓縮和解壓縮算法。mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec 允許用戶指定要使用的壓縮編解碼器的類名页眯。

在 Hadoop 配置文件中梯捕，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec：

<property>
  <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec</name>
  <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec</value>
</property>

上述配置中，mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec 的值是 org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec窝撵，表示使用 Gzip 壓縮編解碼器傀顾。不同的壓縮編解碼器具有不同的性能和壓縮率，可以根據(jù)需求選擇適當?shù)膲嚎s算法碌奉。

以下是一些常見的壓縮編解碼器類名：

• GzipCodec：Gzip 壓縮算法短曾。
• BZip2Codec：Bzip2 壓縮算法。
• DefaultCodec：Hadoop 默認的壓縮編解碼器赐劣。
• SnappyCodec：Snappy 壓縮算法嫉拐。

在選擇壓縮編解碼器時，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)隆豹、集群的硬件性能和壓縮率等因素進行權(quán)衡椭岩。不同的壓縮算法可能適用于不同的場景茅逮，具體的選擇需要根據(jù)實際情況進行調(diào)優(yōu)璃赡。

80.指定 Map 任務(wù)輸出的中間結(jié)果是否進行壓縮

mapreduce.map.output.compress 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個配置屬性，用于指定 Map 任務(wù)輸出的中間結(jié)果是否進行壓縮献雅。

在 MapReduce 作業(yè)中碉考，每個 Map 任務(wù)產(chǎn)生的中間結(jié)果會被寫入本地磁盤，并在后續(xù)的 Shuffle 階段傳遞給 Reduce 任務(wù)挺身。啟用中間結(jié)果的壓縮可以減小磁盤空間的占用侯谁，減少數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)膸捫枨螅瑥亩岣哒麄€作業(yè)的性能。

在 Hadoop 配置文件中墙贱，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.map.output.compress：

<property>
  <name>mapreduce.map.output.compress</name>
  <value>true</value> <!-- 或者 false热芹，根據(jù)需要設(shè)置 -->
</property>

上述配置中，mapreduce.map.output.compress 的值為 true惨撇，表示 Map 任務(wù)的中間輸出將被壓縮伊脓。如果設(shè)置為 false，則中間輸出將不進行壓縮魁衙。

需要注意的是报腔，如果啟用了中間輸出的壓縮，還可以通過其他相關(guān)的配置屬性來進一步指定壓縮編解碼器剖淀、壓縮類型等纯蛾。例如：

<property>
  <name>mapreduce.map.output.compress.codec</name>
  <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
</property>

上述配置指定了使用 Snappy 壓縮編解碼器。

在選擇是否壓縮中間輸出時纵隔，需要根據(jù)作業(yè)的特性翻诉、硬件資源以及網(wǎng)絡(luò)帶寬等因素進行權(quán)衡。啟用壓縮可以減小數(shù)據(jù)傳輸和磁盤空間開銷捌刮，但也會增加 CPU 的計算開銷米丘。因此，在實際應(yīng)用中糊啡，可以根據(jù)實驗和性能測試來調(diào)整相關(guān)的配置拄查。

81.指定 Map 任務(wù)的中間輸出在壓縮時使用的壓縮編解碼器

mapreduce.map.output.compress.codec 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個配置屬性，用于指定 Map 任務(wù)的中間輸出在壓縮時使用的壓縮編解碼器（codec）棚蓄。

在 MapReduce 作業(yè)中堕扶，如果啟用了 mapreduce.map.output.compress，中間輸出會被壓縮梭依。mapreduce.map.output.compress.codec 允許用戶指定壓縮編解碼器的類名稍算，以確定使用哪種壓縮算法。

在 Hadoop 配置文件中役拴，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.map.output.compress.codec：

<property>
  <name>mapreduce.map.output.compress.codec</name>
  <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
</property>

上述配置中糊探，mapreduce.map.output.compress.codec 的值是 org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec，表示使用 Snappy 壓縮編解碼器河闰。不同的壓縮編解碼器具有不同的性能和壓縮率科平，可以根據(jù)需求選擇適當?shù)膲嚎s算法。

以下是一些常見的壓縮編解碼器類名：

• org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec：Gzip 壓縮算法姜性。
• org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec：Bzip2 壓縮算法瞪慧。
• org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec：Snappy 壓縮算法。
• org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec：Hadoop 默認的壓縮編解碼器部念。

選擇壓縮編解碼器時弃酌，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)氨菇、集群的硬件性能和壓縮率等因素進行權(quán)衡。不同的壓縮算法可能適用于不同的場景妓湘，具體的選擇需要根據(jù)實際情況進行調(diào)優(yōu)查蓉。

82.指定在 Map 階段的數(shù)據(jù)排序時使用的排序算法的類名

map.sort.class 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個配置屬性，用于指定在 Map 階段的數(shù)據(jù)排序時使用的排序算法的類名榜贴。

在 MapReduce 作業(yè)中奶是，Map 階段的輸出會被分區(qū)，并在每個分區(qū)內(nèi)進行排序竣灌。map.sort.class 屬性允許用戶指定使用哪個排序算法對 Map 階段的輸出進行排序聂沙。默認情況下，Hadoop 使用的是 QuickSort 算法初嘹。

在 Hadoop 配置文件中及汉，可以通過以下方式設(shè)置 map.sort.class：

<property>
  <name>map.sort.class</name>
  <value>org.apache.hadoop.util.QuickSort</value>
</property>

上述配置中，map.sort.class 的值是 org.apache.hadoop.util.QuickSort屯烦，表示使用 QuickSort 算法進行排序坷随。

在實際應(yīng)用中，一般不太需要手動配置 map.sort.class驻龟，因為默認的排序算法通常已經(jīng)能夠滿足大多數(shù)場景的需求温眉。但在某些特殊情況下，可能需要根據(jù)作業(yè)的性質(zhì)和數(shù)據(jù)的特點來選擇合適的排序算法翁狐。

需要注意的是类溢，在 Hadoop 的較新版本中，map.sort.class 可能已經(jīng)被廢棄露懒，而相關(guān)的配置可能已經(jīng)由其他配置屬性替代闯冷。因此，建議查看你所使用 Hadoop 版本的官方文檔以獲取最準確的信息懈词。

83.限制每個任務(wù)的用戶日志（userlogs）的最大大猩咭（以千字節(jié)為單位）

mapreduce.task.userlog.limit.kb 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個配置屬性，用于限制每個任務(wù)的用戶日志（userlogs）的最大大锌餐洹（以千字節(jié)為單位）纺涤。

在 MapReduce 作業(yè)中，每個任務(wù)產(chǎn)生的日志信息都會被記錄在用戶日志文件中抠忘。mapreduce.task.userlog.limit.kb 屬性可以用于控制每個任務(wù)的用戶日志的大小撩炊，以防止由于大量的日志信息導(dǎo)致存儲和傳輸?shù)拈_銷過大。

在 Hadoop 配置文件中褐桌，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.task.userlog.limit.kb：

<property>
  <name>mapreduce.task.userlog.limit.kb</name>
  <value>8192</value> <!-- 設(shè)置為期望的用戶日志大小限制衰抑，單位為千字節(jié) -->
</property>

上述配置中，mapreduce.task.userlog.limit.kb 的值為 8192荧嵌，表示每個任務(wù)的用戶日志大小限制為 8192 千字節(jié)呛踊，即8 MB。你可以根據(jù)實際需求調(diào)整這個值啦撮。

限制用戶日志的大小可以防止由于大量的日志信息而導(dǎo)致存儲和傳輸開銷過大谭网。然而，在設(shè)置這個屬性時赃春，需要權(quán)衡日志詳細程度和存儲成本愉择，以確保既滿足調(diào)試和分析需求，又不會消耗過多的資源织中。

84.限制應(yīng)用程序的 MapReduce ApplicationMaster（AM）的容器日志的最大大小锥涕，單位為千字節(jié)（KB）

yarn.app.mapreduce.am.container.log.limit.kb 是 Hadoop YARN 框架中的一個配置屬性，用于限制應(yīng)用程序的 MapReduce ApplicationMaster（AM）的容器日志的最大大小狭吼，單位為千字節(jié)（KB）层坠。

YARN 的 ApplicationMaster 是負責管理和協(xié)調(diào)整個 MapReduce 作業(yè)執(zhí)行過程的組件。容器日志包含了應(yīng)用程序的輸出刁笙、錯誤信息以及其他運行時日志破花。通過設(shè)置 yarn.app.mapreduce.am.container.log.limit.kb，可以控制每個 ApplicationMaster 容器的日志文件大小疲吸，以避免過大的日志文件對存儲和傳輸造成不必要的開銷座每。

在 Hadoop YARN 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 yarn.app.mapreduce.am.container.log.limit.kb：

<property>
  <name>yarn.app.mapreduce.am.container.log.limit.kb</name>
  <value>8192</value> <!-- 設(shè)置為期望的容器日志大小限制摘悴，單位為千字節(jié) -->
</property>

上述配置中峭梳，yarn.app.mapreduce.am.container.log.limit.kb 的值為 8192，表示每個 ApplicationMaster 容器的日志文件大小限制為 8192 千字節(jié)蹂喻，即8 MB延赌。你可以根據(jù)實際需求調(diào)整這個值。

設(shè)置容器日志大小限制有助于管理日志文件的大小叉橱，特別是在大規(guī)模的集群上執(zhí)行作業(yè)時挫以。這可以確保系統(tǒng)資源更有效地用于存儲和傳輸日志信息。

85.指定 MapReduce 任務(wù)的容器日志文件的備份數(shù)量

yarn.app.mapreduce.task.container.log.backups 是 Hadoop YARN 框架中的一個配置屬性窃祝，用于指定 MapReduce 任務(wù)的容器日志文件的備份數(shù)量掐松。

在 YARN 中，每個 MapReduce 任務(wù)運行時粪小，產(chǎn)生的日志信息會被記錄在容器日志文件中大磺。通過配置 yarn.app.mapreduce.task.container.log.backups，可以設(shè)置保存多少個備份副本探膊，以便在需要時進行查看和調(diào)試杠愧。

在 Hadoop YARN 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 yarn.app.mapreduce.task.container.log.backups：

<property>
  <name>yarn.app.mapreduce.task.container.log.backups</name>
  <value>5</value> <!-- 設(shè)置為期望的容器日志備份數(shù)量 -->
</property>

上述配置中逞壁，yarn.app.mapreduce.task.container.log.backups 的值為 5流济，表示每個 MapReduce 任務(wù)的容器日志將保留 5 個備份副本锐锣。

保留容器日志的備份數(shù)量可以幫助在任務(wù)運行期間或之后進行故障排除和調(diào)試。根據(jù)需要調(diào)整這個值绳瘟，以確保足夠的歷史日志可供檢查雕憔，但也要注意存儲開銷。

86.指定 MapReduce ApplicationMaster（AM）的容器日志文件的備份數(shù)量

yarn.app.mapreduce.am.container.log.backups 是 Hadoop YARN 框架中的一個配置屬性糖声，用于指定 MapReduce ApplicationMaster（AM）的容器日志文件的備份數(shù)量斤彼。

在 YARN 中，ApplicationMaster 負責管理和協(xié)調(diào)整個 MapReduce 作業(yè)執(zhí)行過程蘸泻。與任務(wù)容器日志不同琉苇，ApplicationMaster 容器的日志包含了整個應(yīng)用程序的運行信息，包括作業(yè)的啟動悦施、進度等并扇。通過配置 yarn.app.mapreduce.am.container.log.backups，可以設(shè)置保存多少個備份副本歼争，以便在需要時進行查看和調(diào)試拜马。

在 Hadoop YARN 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 yarn.app.mapreduce.am.container.log.backups：

<property>
  <name>yarn.app.mapreduce.am.container.log.backups</name>
  <value>5</value> <!-- 設(shè)置為期望的 AM 容器日志備份數(shù)量 -->
</property>

上述配置中沐绒，yarn.app.mapreduce.am.container.log.backups 的值為 5俩莽，表示每個 MapReduce 作業(yè)的 ApplicationMaster 容器日志將保留 5 個備份副本。

保留 AM 容器日志的備份數(shù)量有助于在作業(yè)運行期間或之后進行故障排除和調(diào)試乔遮。根據(jù)需要調(diào)整這個值扮超，以確保足夠的歷史日志可供檢查，但也要注意存儲開銷蹋肮。

87.是否將 MapReduce 作業(yè)的 Shuffle 日志與其他容器日志分開記錄

yarn.app.mapreduce.shuffle.log.separate 是 Hadoop YARN 框架中的一個配置屬性出刷，用于控制是否將 MapReduce 作業(yè)的 Shuffle 日志與其他容器日志分開記錄。

在 YARN 中坯辩，Shuffle 階段是 MapReduce 作業(yè)中的一個關(guān)鍵步驟馁龟，涉及到數(shù)據(jù)的排序和分區(qū)。Shuffle 日志記錄了 Shuffle 階段的詳細信息漆魔，包括數(shù)據(jù)的傳輸和排序等坷檩。通過設(shè)置 yarn.app.mapreduce.shuffle.log.separate，可以決定是否將這些 Shuffle 相關(guān)的日志單獨記錄改抡，以方便后續(xù)的查看和分析矢炼。

在 Hadoop YARN 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 yarn.app.mapreduce.shuffle.log.separate：

<property>
  <name>yarn.app.mapreduce.shuffle.log.separate</name>
  <value>true</value> <!-- 設(shè)置為 true 表示將 Shuffle 日志與其他容器日志分開 -->
</property>

上述配置中阿纤，yarn.app.mapreduce.shuffle.log.separate 的值為 true句灌，表示將 Shuffle 日志與其他容器日志分開記錄。如果設(shè)置為 false欠拾，則 Shuffle 相關(guān)的日志將合并到容器的主日志中胰锌。

分開記錄 Shuffle 日志有助于更方便地定位和分析與 Shuffle 階段相關(guān)的問題骗绕。根據(jù)具體需求，可以根據(jù)作業(yè)特性和調(diào)試需求選擇是否啟用這個配置匕荸。

88.限制 MapReduce 作業(yè)的 Shuffle 階段日志文件的最大大小

yarn.app.mapreduce.shuffle.log.limit.kb 是 Hadoop YARN 框架中的一個配置屬性爹谭，用于限制 MapReduce 作業(yè)的 Shuffle 階段日志文件的最大大小枷邪，單位為千字節(jié)（KB）榛搔。

在 YARN 中，Shuffle 階段是 MapReduce 作業(yè)的一個關(guān)鍵步驟东揣，它涉及到數(shù)據(jù)的排序和分區(qū)践惑。Shuffle 階段的詳細日志記錄了數(shù)據(jù)的傳輸和排序等信息。通過配置 yarn.app.mapreduce.shuffle.log.limit.kb嘶卧，可以控制每個作業(yè)的 Shuffle 日志文件的大小尔觉，以防止過大的日志文件對存儲和傳輸造成不必要的開銷。

在 Hadoop YARN 配置文件中芥吟，可以通過以下方式設(shè)置 yarn.app.mapreduce.shuffle.log.limit.kb：

<property>
  <name>yarn.app.mapreduce.shuffle.log.limit.kb</name>
  <value>1024</value> <!-- 設(shè)置為期望的 Shuffle 日志大小限制侦铜，單位為千字節(jié) -->
</property>

上述配置中，yarn.app.mapreduce.shuffle.log.limit.kb 的值為 1024钟鸵，表示每個作業(yè)的 Shuffle 日志文件的大小限制為 1024 千字節(jié)钉稍，即1 MB。你可以根據(jù)實際需求調(diào)整這個值棺耍。

限制 Shuffle 日志的大小可以防止由于大量的日志信息而導(dǎo)致存儲和傳輸?shù)拈_銷過大贡未。然而，在設(shè)置這個屬性時蒙袍，需要權(quán)衡詳細程度和存儲成本俊卤，以確保既滿足調(diào)試和分析需求，又不會消耗過多的資源害幅。

89.指定 MapReduce 作業(yè)的 Shuffle 階段日志文件的備份數(shù)量

yarn.app.mapreduce.shuffle.log.backups 是 Hadoop YARN 框架中的一個配置屬性消恍，用于指定 MapReduce 作業(yè)的 Shuffle 階段日志文件的備份數(shù)量。

在 YARN 中以现，Shuffle 階段是 MapReduce 作業(yè)的一個關(guān)鍵步驟狠怨，它涉及到數(shù)據(jù)的排序和分區(qū)。Shuffle 階段的詳細日志記錄了數(shù)據(jù)的傳輸和排序等信息叼风。通過配置 yarn.app.mapreduce.shuffle.log.backups取董，可以設(shè)置保存多少個備份副本，以便在需要時進行查看和調(diào)試无宿。

在 Hadoop YARN 配置文件中茵汰，可以通過以下方式設(shè)置 yarn.app.mapreduce.shuffle.log.backups：

<property>
  <name>yarn.app.mapreduce.shuffle.log.backups</name>
  <value>3</value> <!-- 設(shè)置為期望的 Shuffle 日志備份數(shù)量 -->
</property>

上述配置中，yarn.app.mapreduce.shuffle.log.backups 的值為 3孽鸡，表示每個作業(yè)的 Shuffle 日志將保留 3 個備份副本蹂午。

保留 Shuffle 階段日志的備份數(shù)量有助于在作業(yè)運行期間或之后進行故障排除和調(diào)試栏豺。根據(jù)需要調(diào)整這個值，以確保足夠的歷史日志可供檢查豆胸，但也要注意存儲開銷奥洼。

90.指定每個任務(wù)跟蹤器（TaskTracker）上允許的最大任務(wù)失敗次數(shù)

mapreduce.job.maxtaskfailures.per.tracker 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個配置屬性，用于指定每個任務(wù)跟蹤器（TaskTracker）上允許的最大任務(wù)失敗次數(shù)晚胡。

在 MapReduce 作業(yè)中灵奖，任務(wù)跟蹤器是負責運行 Map 和 Reduce 任務(wù)的節(jié)點。通過設(shè)置 mapreduce.job.maxtaskfailures.per.tracker估盘，可以控制在每個任務(wù)跟蹤器上每個任務(wù)允許的最大失敗次數(shù)瓷患。當任務(wù)失敗次數(shù)達到指定的閾值時，任務(wù)跟蹤器將不再嘗試運行該任務(wù)遣妥，從而防止作業(yè)因重復(fù)失敗的任務(wù)而無法正常完成擅编。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.job.maxtaskfailures.per.tracker：

<property>
  <name>mapreduce.job.maxtaskfailures.per.tracker</name>
  <value>4</value> <!-- 設(shè)置為期望的最大任務(wù)失敗次數(shù) -->
</property>

上述配置中箫踩，mapreduce.job.maxtaskfailures.per.tracker 的值為 4爱态，表示每個任務(wù)跟蹤器上每個任務(wù)允許的最大失敗次數(shù)為 4 次。你可以根據(jù)實際需求調(diào)整這個值境钟。

通過限制每個任務(wù)跟蹤器上任務(wù)的最大失敗次數(shù)锦担，可以避免因節(jié)點故障或其他原因?qū)е氯蝿?wù)反復(fù)失敗而引發(fā)的連鎖效應(yīng)。在設(shè)置此配置時吱韭，需要根據(jù)作業(yè)的性質(zhì)和任務(wù)的執(zhí)行環(huán)境來確定合適的失敗次數(shù)限制吆豹。

91.指定 MapReduce 作業(yè)客戶端輸出的過濾器

mapreduce.client.output.filter 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個配置屬性，用于指定 MapReduce 作業(yè)客戶端輸出的過濾器理盆。

在 MapReduce 作業(yè)中痘煤，客戶端通常可以獲取作業(yè)的輸出猿规。通過設(shè)置 mapreduce.client.output.filter衷快，可以指定一個輸出過濾器，以對客戶端輸出進行定制化的過濾姨俩。過濾器的作用是按照指定的規(guī)則對輸出進行篩選蘸拔、轉(zhuǎn)換或處理，以滿足特定需求环葵。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中调窍，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.client.output.filter：

<property>
  <name>mapreduce.client.output.filter</name>
  <value>your.output.filter.class</value> <!-- 設(shè)置為實際的輸出過濾器類名 -->
</property>

上述配置中，your.output.filter.class 應(yīng)替換為實際的輸出過濾器類名张遭。

自定義的輸出過濾器需要實現(xiàn)相應(yīng)的接口邓萨，并按照業(yè)務(wù)需求對輸出進行處理。這樣，MapReduce 作業(yè)在客戶端輸出結(jié)果時會經(jīng)過指定的過濾器缔恳，輸出結(jié)果會根據(jù)過濾器的邏輯進行定制化的處理宝剖。

使用輸出過濾器可以在客戶端獲取的作業(yè)輸出中進行進一步的定制和處理，以滿足特定的需求歉甚。請確保指定的輸出過濾器類存在于作業(yè)的類路徑中万细。

92.指定客戶端輪詢作業(yè)完成狀態(tài)的時間間隔

mapreduce.client.completion.pollinterval 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個配置屬性，用于指定客戶端輪詢作業(yè)完成狀態(tài)的時間間隔纸泄。

在 MapReduce 作業(yè)中赖钞，客戶端通常需要定期輪詢作業(yè)的狀態(tài)，以確定作業(yè)是否已經(jīng)完成刃滓。通過設(shè)置 mapreduce.client.completion.pollinterval仁烹，可以指定客戶端輪詢作業(yè)完成狀態(tài)的時間間隔耸弄，即客戶端將以指定的頻率查詢作業(yè)的狀態(tài)咧虎。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.client.completion.pollinterval：

<property>
  <name>mapreduce.client.completion.pollinterval</name>
  <value>5000</value> <!-- 設(shè)置為期望的輪詢時間間隔计呈，單位為毫秒 -->
</property>

上述配置中砰诵，mapreduce.client.completion.pollinterval 的值為 5000，表示客戶端將每隔 5000 毫秒（5秒）輪詢一次作業(yè)的完成狀態(tài)捌显。你可以根據(jù)實際需求調(diào)整這個值茁彭。

通過設(shè)置合適的輪詢時間間隔，可以平衡客戶端對作業(yè)狀態(tài)的及時獲取和減小對資源的過度消耗扶歪。較短的輪詢間隔可以使客戶端更及時地了解作業(yè)狀態(tài)理肺，但可能增加輪詢的頻率；較長的輪詢間隔可以減少對資源的壓力善镰，但可能導(dǎo)致作業(yè)狀態(tài)獲取的延遲妹萨。

93.指定客戶端輪詢作業(yè)進度的時間間隔

mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個配置屬性，用于指定客戶端輪詢作業(yè)進度的時間間隔炫欺。

在 MapReduce 作業(yè)中乎完，客戶端通常需要定期輪詢作業(yè)的進度，以獲取作業(yè)的當前執(zhí)行狀態(tài)品洛。通過設(shè)置 mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval树姨，可以指定客戶端輪詢作業(yè)進度的時間間隔，即客戶端將以指定的頻率查詢作業(yè)的進度桥状。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中帽揪，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval：

<property>
  <name>mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval</name>
  <value>3000</value> <!-- 設(shè)置為期望的輪詢時間間隔，單位為毫秒 -->
</property>

上述配置中辅斟，mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval 的值為 3000转晰，表示客戶端將每隔 3000 毫秒（3秒）輪詢一次作業(yè)的進度。你可以根據(jù)實際需求調(diào)整這個值。

通過設(shè)置合適的輪詢時間間隔挽霉，可以平衡客戶端對作業(yè)進度的及時獲取和減小對資源的過度消耗防嗡。較短的輪詢間隔可以使客戶端更及時地了解作業(yè)的進度，但可能增加輪詢的頻率侠坎；較長的輪詢間隔可以減少對資源的壓力蚁趁，但可能導(dǎo)致作業(yè)進度獲取的延遲。

94.指定作業(yè)提交時要包含在分布式緩存中的庫 JAR 文件

mapreduce.client.libjars.wildcard 不是 MapReduce 框架的一個官方配置屬性实胸。在 Hadoop MapReduce 中他嫡，mapreduce.client.libjars 用于指定作業(yè)提交時要包含在分布式緩存中的庫 JAR 文件。

如果你遇到了 mapreduce.client.libjars.wildcard 這個配置屬性庐完，可能是某些定制版本或特定環(huán)境中引入的非標準配置钢属。在標準的 Hadoop MapReduce 配置中，通常沒有 mapreduce.client.libjars.wildcard 這個屬性门躯。

正常情況下淆党，mapreduce.client.libjars 屬性是一個逗號分隔的 JAR 文件路徑列表，用于將指定的 JAR 文件復(fù)制到作業(yè)的分布式緩存中讶凉。如果有任何定制或特殊配置染乌，建議查閱相關(guān)文檔或配置文件，以了解更多詳細信息懂讯。

95.指定任務(wù)的性能分析配置文件的路徑

mapreduce.task.profile 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個配置屬性荷憋，用于指定任務(wù)的性能分析配置文件的路徑袱吆。

在 MapReduce 作業(yè)中侍瑟，可以通過設(shè)置 mapreduce.task.profile 來指定一個性能分析配置文件的路徑。性能分析配置文件定義了任務(wù)執(zhí)行期間要收集的性能數(shù)據(jù)军熏，例如計數(shù)器瘫里、計時器等实蔽。這些數(shù)據(jù)可以幫助開發(fā)者了解任務(wù)執(zhí)行的性能特征，以便進行優(yōu)化减宣。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中盐须，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.task.profile：

<property>
  <name>mapreduce.task.profile</name>
  <value>/path/to/profile.xml</value> <!-- 設(shè)置為性能分析配置文件的路徑 -->
</property>

上述配置中，/path/to/profile.xml 應(yīng)替換為實際的性能分析配置文件的路徑漆腌。

性能分析配置文件的格式和內(nèi)容需要符合 Hadoop 的要求贼邓。該文件通常包含要收集的性能數(shù)據(jù)的定義。在任務(wù)執(zhí)行期間闷尿，相關(guān)的性能數(shù)據(jù)將被記錄塑径，并在任務(wù)完成后可供分析和查看。

請注意填具，mapreduce.task.profile 是一個高級配置選項统舀，通常在進行性能調(diào)優(yōu)或調(diào)試時使用匆骗。一般情況下，大多數(shù)作業(yè)不需要顯式設(shè)置此配置誉简。

96.指定在執(zhí)行 Map 階段時是否啟用任務(wù)的性能分析

mapreduce.task.profile.maps 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個配置屬性碉就，用于指定在執(zhí)行 Map 階段時是否啟用任務(wù)的性能分析。該屬性定義了哪些 Map 任務(wù)需要進行性能分析闷串。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中瓮钥，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.task.profile.maps：

<property>
  <name>mapreduce.task.profile.maps</name>
  <value>0-4,7,9-11</value> <!-- 設(shè)置要進行性能分析的 Map 任務(wù)范圍 -->
</property>

上述配置中，0-4,7,9-11 表示要對 Map 任務(wù)編號為 0 到 4烹吵、7碉熄、9 到 11 的任務(wù)進行性能分析。任務(wù)編號是根據(jù)作業(yè)的配置和調(diào)度情況確定的肋拔。

性能分析可以幫助開發(fā)者了解每個任務(wù)的執(zhí)行情況锈津，包括計數(shù)器、計時器等性能數(shù)據(jù)凉蜂。通過設(shè)置 mapreduce.task.profile.maps琼梆，可以選擇性地啟用性能分析，以便集中關(guān)注一部分任務(wù)的性能特征跃惫。

請注意叮叹，mapreduce.task.profile.maps 是一個高級配置選項，通常在進行性能調(diào)優(yōu)或調(diào)試時使用爆存。一般情況下，大多數(shù)作業(yè)不需要顯式設(shè)置此配置蝗砾。

97.指定在執(zhí)行 Reduce 階段時是否啟用任務(wù)的性能分析

mapreduce.task.profile.reduces 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個配置屬性先较，用于指定在執(zhí)行 Reduce 階段時是否啟用任務(wù)的性能分析。該屬性定義了哪些 Reduce 任務(wù)需要進行性能分析悼粮。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中闲勺，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.task.profile.reduces：

<property>
  <name>mapreduce.task.profile.reduces</name>
  <value>2-5,8,10-12</value> <!-- 設(shè)置要進行性能分析的 Reduce 任務(wù)范圍 -->
</property>

上述配置中，2-5,8,10-12 表示要對 Reduce 任務(wù)編號為 2 到 5扣猫、8菜循、10 到 12 的任務(wù)進行性能分析。任務(wù)編號是根據(jù)作業(yè)的配置和調(diào)度情況確定的申尤。

性能分析可以幫助開發(fā)者了解每個任務(wù)的執(zhí)行情況癌幕，包括計數(shù)器、計時器等性能數(shù)據(jù)昧穿。通過設(shè)置 mapreduce.task.profile.reduces勺远，可以選擇性地啟用性能分析，以便集中關(guān)注一部分任務(wù)的性能特征时鸵。

請注意胶逢，mapreduce.task.profile.reduces 是一個高級配置選項，通常在進行性能調(diào)優(yōu)或調(diào)試時使用。一般情況下初坠，大多數(shù)作業(yè)不需要顯式設(shè)置此配置和簸。

98.指定在任務(wù)執(zhí)行期間啟用性能分析時，傳遞給性能分析工具的額外參數(shù)

mapreduce.task.profile.params 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個配置屬性碟刺，用于指定在任務(wù)執(zhí)行期間啟用性能分析時比搭，傳遞給性能分析工具的額外參數(shù)。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中南誊，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.task.profile.params：

<property>
  <name>mapreduce.task.profile.params</name>
  <value>-agentlib:hprof=cpu=samples,heap=sites,depth=6,force=n,thread=y</value>
  <!-- 設(shè)置要傳遞給性能分析工具的額外參數(shù) -->
</property>

上述配置中身诺，-agentlib:hprof=cpu=samples,heap=sites,depth=6,force=n,thread=y 是一個示例參數(shù)字符串，表示傳遞給性能分析工具（例如 HPROF）的具體參數(shù)抄囚。這些參數(shù)將影響性能分析的方式霉赡，例如指定采樣的CPU數(shù)據(jù)、堆棧信息的深度幔托、是否強制進行分析等穴亏。

性能分析工具的參數(shù)可以根據(jù)具體的需求和使用的工具而變化。在設(shè)置 mapreduce.task.profile.params 時重挑，需要根據(jù)所選用的性能分析工具的文檔來選擇和配置適當?shù)膮?shù)嗓化。

請注意，mapreduce.task.profile.params 是一個高級配置選項谬哀，通常在進行性能調(diào)優(yōu)或調(diào)試時使用刺覆。一般情況下，大多數(shù)作業(yè)不需要顯式設(shè)置此配置史煎。

99.指定在 Map 任務(wù)執(zhí)行期間啟用性能分析時谦屑，傳遞給性能分析工具的額外參數(shù)

mapreduce.task.profile.map.params 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個配置屬性，用于指定在 Map 任務(wù)執(zhí)行期間啟用性能分析時篇梭，傳遞給性能分析工具的額外參數(shù)氢橙。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.task.profile.map.params：

<property>
  <name>mapreduce.task.profile.map.params</name>
  <value>-agentlib:hprof=cpu=samples,heap=sites,depth=6,force=n,thread=y</value>
  <!-- 設(shè)置要傳遞給性能分析工具的額外參數(shù) -->
</property>

上述配置中恬偷，-agentlib:hprof=cpu=samples,heap=sites,depth=6,force=n,thread=y 是一個示例參數(shù)字符串悍手，表示傳遞給性能分析工具（例如 HPROF）的具體參數(shù)，僅在 Map 任務(wù)執(zhí)行期間生效袍患。這些參數(shù)將影響性能分析的方式坦康，例如指定采樣的CPU數(shù)據(jù)、堆棧信息的深度协怒、是否強制進行分析等涝焙。

性能分析工具的參數(shù)可以根據(jù)具體的需求和使用的工具而變化。在設(shè)置 mapreduce.task.profile.map.params 時孕暇，需要根據(jù)所選用的性能分析工具的文檔來選擇和配置適當?shù)膮?shù)仑撞。

請注意赤兴，mapreduce.task.profile.map.params 是一個高級配置選項，通常在進行性能調(diào)優(yōu)或調(diào)試時使用隧哮。一般情況下桶良，大多數(shù)作業(yè)不需要顯式設(shè)置此配置。

100.指定在 Reduce 任務(wù)執(zhí)行期間啟用性能分析時沮翔，傳遞給性能分析工具的額外參數(shù)

mapreduce.task.profile.reduce.params 是 Hadoop MapReduce 框架中的一個配置屬性陨帆，用于指定在 Reduce 任務(wù)執(zhí)行期間啟用性能分析時，傳遞給性能分析工具的額外參數(shù)采蚀。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中疲牵，可以通過以下方式設(shè)置 mapreduce.task.profile.reduce.params：

<property>
  <name>mapreduce.task.profile.reduce.params</name>
  <value>-agentlib:hprof=cpu=samples,heap=sites,depth=6,force=n,thread=y</value>
  <!-- 設(shè)置要傳遞給性能分析工具的額外參數(shù) -->
</property>

上述配置中，-agentlib:hprof=cpu=samples,heap=sites,depth=6,force=n,thread=y 是一個示例參數(shù)字符串榆鼠，表示傳遞給性能分析工具（例如 HPROF）的具體參數(shù)纲爸，僅在 Reduce 任務(wù)執(zhí)行期間生效。這些參數(shù)將影響性能分析的方式妆够，例如指定采樣的 CPU 數(shù)據(jù)识啦、堆棧信息的深度、是否強制進行分析等神妹。

性能分析工具的參數(shù)可以根據(jù)具體的需求和使用的工具而變化颓哮。在設(shè)置 mapreduce.task.profile.reduce.params 時，需要根據(jù)所選用的性能分析工具的文檔來選擇和配置適當?shù)膮?shù)鸵荠。

請注意冕茅，mapreduce.task.profile.reduce.params 是一個高級配置選項，通常在進行性能調(diào)優(yōu)或調(diào)試時使用腰鬼。一般情況下嵌赠，大多數(shù)作業(yè)不需要顯式設(shè)置此配置。