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1. 相关的资源参数
mapreduce.map.memory.mb： 一个maptask可以使用的资源上限，默认是1G，如果超过设置的值，会被强制杀死
mapreduce.reduce.memory.mb：一个 Reduce Task 可使用的资源上限默认是1G，如果超过设置的值，会被强制杀死
mapreduce.map.cpu.vcores：每个maptask最多的CPU core 默认是1个
mapreduce.reduce.cpu.vcores：每个reducetask最多的CPU core 默认是1个
以下参数应该在 yarn 启动之前就配置在服务器的配置文件中才能生效
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb=1024：给应用程序 container 分配的最小内存
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=8192：给应用程序 container 分配的最大内存
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores=1：给应用程序 container 分配的最小CPU个数
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores=32：给应用程序 container 分配的最大CPU个数
yarn.nodemanager.resource.memory-mb=8192 ：nodemanager启动任务的
mapreduce.task.io.sort.mb=100 ：shuffle阶段环形缓冲区的大小
mapreduce.map.sort.spill.percent=0.8：shuffle阶段环形缓冲区的阈值
2. 相关的容错参数
mapreduce.map.maxattempts=4：每个 Map Task 最大重试次数，一旦重试参数超过该值，则认为 Map Task 运行失败
mapreduce.reduce.maxattempts=4： 每个 Reduce Task 最大重试次数，一旦重试参数超过该值，则认为 Map Task 运行失败
mapreduce.map.failures.maxpercent=0： 当失败的 Map Task 失败比例超过该值为，整个作业则失败，失败的maptask比例不能比这个值大
mapreduce.reduce.failures.maxpercent=0：当失败的 Reduce Task 失败比例超过该值为，整个作业则失败
mapreduce.task.timeout：如果一个 task 在一定时间内没有任何进入，即不会读取新的数据，也没有输出数据，则认为该 task 处于 block 状态，可能是卡住了，也许永远会卡主，为了防止因为用户程序永远block 住不退出，则强制设置了一个该超时时间（单位毫秒），默认是 300000。
3. 本地运行 mapreduce 作业
mapreduce.framework.name=local
mapreduce.jobtracker.address=local
4. 效率和稳定性相关参数
mapreduce.map.speculative：是否为 Map Task 打开推测执行机制，默认为 false
mapreduce.reduce.speculative：是否为 Reduce Task 打开推测执行机制，默认为 false
mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize： FileInputFormat 做切片时的最小切片大小
mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize：FileInputFormat 做切片时的最大切片大小(切片的默认大小就等于 blocksize，即 134217728)
注意：所有的参数调试都跟根据自己的实际的业务逻辑进行调试调试的！！！！！