1）资源相关参数
（1）以下参数是在用户自己的mr应用程序中配置就可以生效（mapred-default.xml）
| 配置参数 |
参数说明 |
| mapreduce.map.memory.mb |
一个Map Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Map Task实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。 |
| mapreduce.reduce.memory.mb |
一个Reduce Task可使用的资源上限（单位:MB），默认为1024。如果Reduce Task实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死。 |
| mapreduce.map.cpu.vcores |
每个Map task可使用的最多cpu core数目，默认值: 1 |
| mapreduce.reduce.cpu.vcores |
每个Reduce task可使用的最多cpu core数目，默认值: 1 |
| mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies |
每个reduce去map中拿数据的并行数。默认值是5 |
| mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent |
buffer中的数据达到多少比例开始写入磁盘。默认值0.66 |
| mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent |
buffer大小占reduce可用内存的比例。默认值0.7 |
| mapreduce.reduce.input.buffer.percent |
指定多少比例的内存用来存放buffer中的数据，默认值是0.0 |
（2）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-default.xml）
| 配置参数 |
参数说明 |
| 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 |
每个container申请的最小CPU核数 |
| yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 32 |
每个container申请的最大CPU核数 |
| yarn.nodemanager.resource.memory-mb 8192 |
给containers分配的最大物理内存 |
（3）shuffle性能优化的关键参数，应在yarn启动之前就配置好（mapred-default.xml）
| 配置参数 |
参数说明 |
| mapreduce.task.io.sort.mb 100 |
shuffle的环形缓冲区大小，默认100m |
| mapreduce.map.sort.spill.percent 0.8 |
环形缓冲区溢出的阈值，默认80% |
2）容错相关参数(mapreduce性能优化)
| 配置参数 |
参数说明 |
| mapreduce.map.maxattempts |
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，默认值：4。 |
| mapreduce.reduce.maxattempts |
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，默认值：4。 |
| mapreduce.task.timeout |
Task超时时间，经常需要设置的一个参数，该参数表达的意思为：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600000。如果你的程序对每条输入数据的处理时间过长（比如会访问数据库，通过网络拉取数据等），建议将该参数调大，该参数过小常出现的错误提示是“AttemptID:attempt_14267829456721_123456_m_000224_0 Timed out after 300 secsContainer killed by the ApplicationMaster.”。 |