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hadoopYARN配置参数有哪些-创新互联

本篇内容主要讲解“hadoop YARN配置参数有哪些”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“hadoop YARN配置参数有哪些”吧!

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MapReduce相关配置参数分为两部分,分别是JobHistory Server和应用程序参数,Job History可运行在一个独立节点上,而应用程序参数则可存放在mapred-site.xml中作为默认参数,也可以在提交应用程序时单独指定,注意,如果用户指定了参数,将覆盖掉默认参数。

以下这些参数全部在mapred-site.xml中设置。

1.    MapReduce JobHistory相关配置参数

在JobHistory所在节点的mapred-site.xml中配置。

(1) mapreduce.jobhistory.address

参数解释:MapReduce JobHistory Serve IPC host:port 地址。

默认值: 0.0.0.0:10020

(2) mapreduce.jobhistory.webapp.address

参数解释:MapReduce JobHistory Server Web UI 地址。

默认值: 0.0.0.0:19888

(3) mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir

参数解释:MapReduce作业产生的日志存放位置。

默认值:${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done_intermediate

(4) mapreduce.jobhistory.done-dir

参数解释:MR JobHistory Server管理的日志的存放位置。

默认值: ${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done

2.    MapReduce作业配置参数

可在客户端的mapred-site.xml中配置,作为MapReduce作业的缺省配置参数。也可以在作业提交时,个性化指定这些参数。

参数名称 缺省值 说明
mapreduce.job.name   作业名称
mapreduce.job.priority NORMAL 作业优先级
yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 1536 MR ApplicationMaster占用的内存量
yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores 1 MR ApplicationMaster占用的虚拟CPU个数
mapreduce.am.max-attempts 2 MR ApplicationMaster大失败尝试次数
mapreduce.map.memory.mb 1024 每个Map Task需要的内存量
mapreduce.map.cpu.vcores 1 每个Map Task需要的虚拟CPU个数
mapreduce.map.maxattempts 4 Map Task大失败尝试次数
mapreduce.reduce.memory.mb 1024 每个Reduce Task需要的内存量
mapreduce.reduce.cpu.vcores 1 每个Reduce Task需要的虚拟CPU个数
mapreduce.reduce.maxattempts 4 Reduce Task大失败尝试次数
mapreduce.map.speculative false 是否对Map Task启用推测执行机制
mapreduce.reduce.speculative false 是否对Reduce Task启用推测执行机制
mapreduce.job.queuename default 作业提交到的队列
mapreduce.task.io.sort.mb 100 任务内部排序缓冲区大小
mapreduce.map.sort.spill.percent 0.8 Map阶段溢写文件的阈值(排序缓冲区大小的百分比)
mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies 5 Reduce Task启动的并发拷贝数据的线程数目

注意,MRv2重新命名了MRv1中的所有配置参数,但兼容MRv1中的旧参数,只不过会打印一条警告日志提示用户参数过期。MapReduce新旧参数对照表可参考Java类org.apache.hadoop.mapreduce.util.ConfigUtil  。

到此,相信大家对“hadoop YARN配置参数有哪些”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是创新互联网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!


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