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• mapreduce.map.memory.mb

一个MapTask可使用的资源上限（单位:MB），默认为 1024。如果MapTask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ReduceTask可使用的资源上限（单位:MB）默认为 1024。如果ReduceTask 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Maptask可使用的最多cpu core数目，默认值: 1

• mapreduce.reduce.cpu.vcores

每个Reducetask可使用的最多cpu core数目，默认值: 1

• mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies

每个reduce拉取map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0.7

• mapreduce.job.jvm.numtasks 

JVM 重用理解：一个 map 运行一个 jvm， 重用的话， 一个 map 在 jvm 上运行完毕后， jvm 继续运行其他任务。建议设置在 10-20 之间。

• mapreduce.map.maxattempts

每个MapTask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ReduceTask最大重试次数，一旦重试参数超过该值，则认为ReduceTask 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可能是卡住了， 为了防止程序永 远 block 住不退出， 则强制设置了一个超时时间（单位毫秒） ， 默认是 600000。如果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 killedby the ApplicationMaster.” 。

   
     
     
   

    
      
      
    
dfs.namenode.handler.count
   
     
     
   
   
     
     
   

    
      
      
    
 
     
 
     
 
     
 
    
    
      
      
    
NameNode中用于处理RPC调用的线程数，默认为10。对于较大的集群和配置较好的服务器，可适当增加这个数值来提升NameNode RPC服务的并发度。服务线程个数，调大一些，一般原则是将其设置为集群大小的自然对数乘以20，即20logN，N为集群大小。
   
     
     
   
    
      
      
    

     
       
       
     
dfs.datanode.handler.count
    
      
      
    
   
     
     
   

    
      
      
    
 
     
 
     
 
    
    
      
      
    
DataNode中用于处理RPC调用的线程数，默认为3。可适当增加这个数值来提升DataNode RPC服务的并发度（推荐值：20）注意：线程数的提高将增加DataNode的内存需求，因此，不宜过度调整这个数值
   
     
     
   
    
      
      
    

     
       
       
     
dfs.replication
    
      
      
    
    
      
      
    

     
       
       
     
 
      
 
     
     
       
       
     
数据块的备份数，也有人叫复制因子。默认值为3，对于一些重要数据，可适当增加备份数。
    
      
      
    
    
      
      
    

     
       
       
     
dfs.block.size
    
      
      
    
    
      
      
    

     
       
       
     
 
      
 
     
     
       
       
     
数据块设置太小会增加NameNode的压力。数据块设置过大会增加定位数据的时间
    
      
      
    
     
       
       
     

      
        
        
      
dfs.datanode.data.dir
     
       
       
     
    
      
      
    

     
       
       
     
 
      
 
     
     
       
       
     
HDFS数据存储目录。将数据存储分布在各个磁盘上可充分利用节点的I/O读写性能。推荐设置多个磁盘目录，以增加磁盘IO的性能，多个目录用逗号进行分隔
    
      
      
    
    
      
      
    

     
       
       
     
hadoop.tmp.dir
    
      
      
    
    
      
      
    

     
       
       
     
 
      
 
      
 
     
     
       
       
     
Hadoop临时目录，默认为系统目录/tmp。在每个磁盘上都建立一个临时目录，可提高HDFS和MapReduce的I/O效率。这里也推荐设置多个目录。如果你使用的是CDH的话，需要在高级选项的配置中自定义core-site.xml yarn服务的高级配置代码片段
    
      
      
    
    
      
      
    

     
       
       
     
io.file.buffer.size
    
      
      
    
    
      
      
    

     
       
       
     
 
      
 
      
 
     
     
       
       
     
HDFS文件缓冲区大小，默认为4096(即4K)。推荐值：131072(128K)。这个得编辑core-site.xml配置文件，用的CDH的话，直接在YARN服务里修改即可。
    
      
      
    
    
      
      
    

     
       
       
     
fs.trash.interval
    
      
      
    
    
      
      
    

     
       
       
     
 
      
 
     
     
       
       
     
HDFS清理回收站的时间周期，单位为分钟。默认为0，表示不使用回收站特性。推荐开启它，时间自己定义，推荐4～7天均可。
    
      
      
    
    
      
      
    

     
       
       
     
dfs.datanode.du.reserved
    
      
      
    
    
      
      
    

     
       
       
     
 
      
 
      
 
     
     
       
       
     
DataNode保留空间大小，单位为字节。默认情况下，DataNode会占用全部可用的磁盘空间，该配置项可以使DataNode保留部分磁盘空间，供其他应用程序使用。这个得视具体应用而定，推荐稍微空出点空间，5G～10G均可