Hadoop之mapreduce参数大全-6

126.指定 Map 任务运行的节点标签表达式

mapreduce.map.node-label-expression 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定 Map 任务运行的节点标签表达式。节点标签是在 Hadoop 集群中为节点分配的用户定义的标签，可用于将 Map 任务限制在特定类型的节点上运行。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.map.node-label.expression：

<property><name>mapreduce.map.node-label.expression</name><value>high-memory</value> <!-- 设置 Map 任务运行的节点标签表达式为 "high-memory" -->
</property>

上述配置中，mapreduce.map.node-label.expression 的值为 high-memory，表示该作业的 Map 任务将只在具有 “high-memory” 标签的节点上运行。

通过设置这个配置属性，可以在 Hadoop 集群中利用节点标签功能，将 Map 任务限制在特定类型的节点上运行，以满足 Map 任务对硬件或软件环境的特定需求。这对于需要更多内存资源的 Map 任务很有用。

请注意，要使用节点标签功能，Hadoop 集群需要启用节点标签，并且相应的节点需要被分配标签。确保配置的节点标签表达式与集群中实际的节点标签匹配，以确保 Map 任务在正确的节点上运行。

127.指定 Reduce 任务运行的节点标签表达式

mapreduce.reduce.node-label-expression 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定 Reduce 任务运行的节点标签表达式。节点标签是在 Hadoop 集群中为节点分配的用户定义的标签，可用于将 Reduce 任务限制在特定类型的节点上运行。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.reduce.node-label.expression：

<property><name>mapreduce.reduce.node-label.expression</name><value>gpu</value> <!-- 设置 Reduce 任务运行的节点标签表达式为 "gpu" -->
</property>

上述配置中，mapreduce.reduce.node-label.expression 的值为 gpu，表示该作业的 Reduce 任务将只在具有 “gpu” 标签的节点上运行。

通过设置这个配置属性，可以在 Hadoop 集群中利用节点标签功能，将 Reduce 任务限制在特定类型的节点上运行，以满足 Reduce 任务对硬件或软件环境的特定需求。这对于需要 GPU 加速的 Reduce 任务很有用。

请注意，要使用节点标签功能，Hadoop 集群需要启用节点标签，并且相应的节点需要被分配标签。确保配置的节点标签表达式与集群中实际的节点标签匹配，以确保 Reduce 任务在正确的节点上运行。

128.指定作业计数器的数量上限

mapreduce.job.counters.limit 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定作业计数器的数量上限。计数器用于记录作业的各种统计信息，例如任务的执行次数、记录的读写次数等。mapreduce.job.counters.limit 允许用户设置作业计数器的数量上限，以防止计数器过多导致内存占用过大。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.job.counters.limit：

<property><name>mapreduce.job.counters.limit</name><value>120</value> <!-- 设置作业计数器的数量上限为 120 -->
</property>

上述配置中，mapreduce.job.counters.limit 的值为 120，表示作业的计数器数量上限为 120。

通过设置这个属性，可以限制作业生成的计数器的数量，以避免在大规模作业中产生大量的计数器，导致内存占用过大。请注意，适当设置计数器的数量上限有助于平衡监控和系统资源的使用。

在实际应用中，根据作业的复杂性和需求，可以根据需要调整计数器的数量上限。

129.指定作业运行的 MapReduce 框架的名称

mapreduce.framework.name 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定作业运行的 MapReduce 框架的名称。该属性可以用来选择使用经典的MapReduce框架（Classic MapReduce）还是使用新的MapReduce框架（YARN MapReduce）。

在 Hadoop MapReduce 配置文件中，可以通过以下方式设置 mapreduce.framework.name：

<property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value> <!-- 设置作业运行的 MapReduce 框架为 YARN MapReduce -->
</property>

上述配置中，mapreduce.framework.name 的值为 yarn，表示作业将使用 YARN MapReduce 框架。

另一种常见的设置是使用 local，表示作业将在本地模式下运行，而不使用分布式集群：

<property><name>mapreduce.framework.name</name><value>local</value> <!-- 设置作业运行的 MapReduce 框架为本地模式 -->
</property>

这样的设置可以方便在开发和调试阶段在本地环境中运行作业。

请注意，具体可用的值可能会依赖于 Hadoop 版本和配置。确保根据实际情况设置正确的框架名称。

130.指定MapReduce应用程序的staging目录

yarn.app.mapreduce.am.staging-dir 是 Apache Hadoop YARN 中的一个配置属性，用于指定MapReduce应用程序的staging目录，该目录用于存储应用程序的资源文件和其他必需的文件。

在YARN中，每个MapReduce应用程序都需要一个staging目录，该目录用于存储应用程序所需的资源和文件。这个目录通常是在HDFS上的一个特定路径。配置yarn.app.mapreduce.am.staging-dir可以指定这个目录的路径。

以下是一个示例：

<property><name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name><value>/user/mapred/staging</value>
</property>

上述配置中，yarn.app.mapreduce.am.staging-dir 的值为 /user/mapred/staging，表示MapReduce应用程序的staging目录将位于HDFS上的/user/mapred/staging路径。

在实际配置中，你可以根据你的集群和部署需求修改这个配置项的值。确保该路径在HDFS上对应的目录是可访问和可写的，并且适当设置相关的权限。

131.指定MapReduce应用程序的ApplicationMaster（AM）的最大尝试次数

mapreduce.am.max-attempts 是Apache Hadoop MapReduce中的一个配置属性，用于指定MapReduce应用程序的ApplicationMaster（AM）的最大尝试次数。

在MapReduce中，ApplicationMaster是负责协调和管理MapReduce作业执行的组件。如果ApplicationMaster失败（例如由于崩溃或其他原因），YARN ResourceManager将尝试重新启动ApplicationMaster，mapreduce.am.max-attempts 就是指定了最大的尝试次数。

以下是一个示例配置：

<property><name>mapreduce.am.max-attempts</name><value>2</value>
</property>

上述配置中，mapreduce.am.max-attempts 的值为 2，表示如果ApplicationMaster失败，将最多尝试两次重新启动。

你可以根据你的需求调整这个配置项的值。请注意，较小的尝试次数可能导致在应用程序启动期间更快地放弃，但可能会增加由于故障而导致的作业失败的风险。反之，较大的尝试次数允许更多的尝试，但可能会导致更长的等待时间。

确保在调整这个配置项时考虑到你集群的性能和可用性需求。

132.指定在MapReduce作业完成时发送通知的URL

mapreduce.job.end-notification.url 是Apache Hadoop MapReduce中的一个配置属性，用于指定在MapReduce作业完成时发送通知的URL。

当MapReduce作业完成时，可以配置这个属性，使得系统在作业完成时向指定的URL发送通知。这通常用于通知外部系统或服务有关作业的状态或结果。

以下是一个示例配置：

<property><name>mapreduce.job.end-notification.url</name><value>http://example.com/notify</value>
</property>

上述配置中，mapreduce.job.end-notification.url 的值为 http://example.com/notify，表示当作业完成时，系统将向该URL发送通知。

你可以将这个URL设置为接收HTTP POST请求的端点，以便在作业完成时接收通知。确保通知的目标系统能够处理这些通知并采取适当的操作。

请注意，通知的确切内容和格式可能取决于你的应用程序或系统的要求，因此你可能需要进一步配置或定制通知的内容和处理逻辑。

133.指定在发送作业完成通知时的重试次数

mapreduce.job.end-notification.retry.attempts 是 Apache Hadoop MapReduce 中的一个配置属性，用于指定在发送作业完成通知时的重试次数。

当作业完成时，MapReduce 可以通过 mapreduce.job.end-notification.url 指定的 URL 发送通知。如果通知发送失败，可以通过配置 mapreduce.job.end-notification.retry.attempts 来指定重试的次数。

以下是一个示例配置：

<property><name>mapreduce.job.end-notification.retry.attempts</name><value>3</value>
</property>

上述配置中，mapreduce.job.end-notification.retry.attempts 的值为 3，表示在发送作业完成通知时，最多重试 3 次。

这个配置项的目的是在通知发送失败时提供一定的重试机制，以增加通知的可靠性。请注意，在设置重试次数时，应考虑到通知接收方是否支持重复通知，以避免不必要的重复操作。

确保根据你的需求和通知接收方的特性来调整这个配置项。

134.指定在发送作业完成通知时的重试间隔

mapreduce.job.end-notification.retry.interval 是 Apache Hadoop MapReduce 中的一个配置属性，用于指定在发送作业完成通知时的重试间隔。

当作业完成时，MapReduce 可以通过 mapreduce.job.end-notification.url 指定的 URL 发送通知。如果通知发送失败，可以通过配置 mapreduce.job.end-notification.retry.interval 来指定重试的时间间隔。

以下是一个示例配置：

<property><name>mapreduce.job.end-notification.retry.interval</name><value>30000</value>
</property>

上述配置中，mapreduce.job.end-notification.retry.interval 的值为 30000 毫秒，表示在发送作业完成通知时，重试之间的时间间隔为 30 秒。

这个配置项的目的是定义重试的时间间隔，以便控制在通知发送失败后多久进行下一次重试。请确保根据你的需求和通知接收方的特性来调整这个配置项。

注意：较短的重试间隔可能会导致频繁的重试，对通知接收方和网络负载造成额外的压力。因此，需要根据实际情况谨慎调整这个值。

135.指定发送作业完成通知的最大重试次数

mapreduce.job.end-notification.max.attempts 是 Apache Hadoop MapReduce 中的一个配置属性，用于指定发送作业完成通知的最大重试次数。

当作业完成时，MapReduce 可以通过 mapreduce.job.end-notification.url 指定的 URL 发送通知。如果通知发送失败，可以通过配置 mapreduce.job.end-notification.max.attempts 来指定最大的重试次数。

以下是一个示例配置：

<property><name>mapreduce.job.end-notification.max.attempts</name><value>5</value>
</property>

上述配置中，mapreduce.job.end-notification.max.attempts 的值为 5，表示在发送作业完成通知时，最多进行 5 次重试。

这个配置项的目的是定义最大的重试次数，以便在达到此次数后放弃通知的发送。请确保根据你的需求和通知接收方的特性来调整这个配置项。

需要注意的是，较大的最大重试次数可能导致重试过程较长，而较小的值可能会影响通知的可靠性。因此，需要根据实际情况谨慎调整这个值。

136.指定用于作业（Job）的Log4j配置文件

mapreduce.job.log4j-properties-file 是 Apache Hadoop MapReduce 中的一个配置属性，用于指定用于作业（Job）的Log4j配置文件。

Log4j是Java中用于记录日志的一个流行框架，Hadoop MapReduce使用Log4j来配置和管理作业的日志输出。

通过配置 mapreduce.job.log4j-properties-file，可以指定作业使用的Log4j配置文件的路径。例如：

<property><name>mapreduce.job.log4j-properties-file</name><value>/path/to/your/log4j.properties</value>
</property>

上述配置中，/path/to/your/log4j.properties 是Log4j配置文件的路径。

这个配置项的目的是允许用户自定义作业的日志输出配置。Log4j配置文件包含有关日志输出的详细信息，例如输出格式、输出级别和输出位置等。

确保配置文件的路径正确，并包含所需的Log4j配置信息。通过自定义Log4j配置文件，你可以更灵活地控制作业的日志输出。

137.指定发送作业完成通知时的最大重试间隔

mapreduce.job.end-notification.max.retry.interval 是 Apache Hadoop MapReduce 中的一个配置属性，用于指定发送作业完成通知时的最大重试间隔。

当作业完成时，MapReduce 可以通过 mapreduce.job.end-notification.url 指定的 URL 发送通知。如果通知发送失败，可以通过配置 mapreduce.job.end-notification.max.retry.interval 来指定最大的重试间隔。

以下是一个示例配置：

<property><name>mapreduce.job.end-notification.max.retry.interval</name><value>5000</value><final>true</final><description>The maximum amount of time (in milliseconds) to wait beforeretrying job end notification. Cluster administrators can set this tolimit how long the Application Master waits before exiting. Must be markedas final to prevent users from overriding this.</description>
</property>

上述配置中，mapreduce.job.end-notification.max.retry.interval 的值为 600000 毫秒，表示在发送作业完成通知时，最大的重试间隔为 600 秒（10分钟）。

这个配置项的目的是定义在通知发送失败时，重试之间的最大时间间隔。请确保根据你的需求和通知接收方的特性来调整这个配置项。

如果设置了 mapreduce.job.end-notification.retry.interval（重试间隔），而没有设置 mapreduce.job.end-notification.max.retry.interval，则默认情况下，重试间隔不会受到最大重试间隔的限制。

138.指定MapReduce应用程序的ApplicationMaster（AM）启动时的环境变量

yarn.app.mapreduce.am.env 是 Apache Hadoop YARN 中的一个配置属性，用于指定MapReduce应用程序的ApplicationMaster（AM）启动时的环境变量。

ApplicationMaster是MapReduce作业的主要组件，负责协调和管理作业的执行。通过配置 yarn.app.mapreduce.am.env，可以向ApplicationMaster的启动环境中添加自定义的环境变量。

以下是一个示例配置：

<property><name>yarn.app.mapreduce.am.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=/path/to/mapred_home</value>
</property>

上述配置中，yarn.app.mapreduce.am.env 的值为 HADOOP_MAPRED_HOME=/path/to/mapred_home，表示在启动ApplicationMaster时，会设置一个名为 HADOOP_MAPRED_HOME 的环境变量，其值为 /path/to/mapred_home。

通过这种方式，你可以向ApplicationMaster的运行环境中引入自定义的环境变量，以满足作业运行时的特定需求。根据实际情况，你可以添加多个环境变量，用逗号或空格分隔它们。

请确保配置的环境变量对作业的正确运行至关重要，并仔细测试配置更改以确保其有效性。

139.指定对于指定用户的MapReduce应用程序的ApplicationMaster（AM）启动时的环境变量

yarn.app.mapreduce.am.admin.user.env 是 Apache Hadoop YARN 中的一个配置属性，用于指定对于指定用户的MapReduce应用程序的ApplicationMaster（AM）启动时的环境变量。

ApplicationMaster是MapReduce作业的主要组件，负责协调和管理作业的执行。通过配置 yarn.app.mapreduce.am.admin.user.env，可以为指定的用户（或一组用户）的作业设置额外的环境变量。

以下是一个示例配置：

<property><name>yarn.app.mapreduce.am.admin.user.env</name><value>user1=VAR1=value1,VAR2=value2;user2=VAR3=value3</value>
</property>

上述配置中，yarn.app.mapreduce.am.admin.user.env 的值为 user1=VAR1=value1,VAR2=value2;user2=VAR3=value3，表示对于 user1 的作业，将添加环境变量 VAR1=value1 和 VAR2=value2；对于 user2 的作业，将添加环境变量 VAR3=value3。

通过这种方式，你可以根据不同用户的需求为其作业设置不同的环境变量。环境变量的设置格式是 键=值，多个环境变量之间用逗号或分号分隔。

请确保配置的环境变量对于指定用户的作业是正确和安全的。配置变更后，建议进行充分测试以确保其有效性。

140.设置MapReduce Application Master的Java虚拟机（JVM）启动参数

yarn.app.mapreduce.am.command-opts是Apache Hadoop YARN中一个与MapReduce应用程序(Application Master)有关的配置属性。在YARN中，Application Master是负责协调和管理应用程序执行的组件。yarn.app.mapreduce.am.command-opts配置属性允许你设置MapReduce Application Master的Java虚拟机（JVM）启动参数。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： yarn.app.mapreduce.am.command-opts
描述： 该属性用于指定MapReduce Application Master的Java虚拟机启动参数。这包括任何你希望传递给Application Master的额外的JVM选项，如堆大小、垃圾回收器设置等。
示例： 如果你希望为MapReduce Application Master设置最大堆大小为2GB，可以将该属性设置如下：
```
xmlCopy code<property><name>yarn.app.mapreduce.am.command-opts</name><value>-Xmx2g</value>
</property>
```
上述配置将为Application Master分配最大2GB的堆内存。

这个配置属性是在yarn-site.xml文件中配置的，该文件通常位于Hadoop配置目录中。修改这个配置可能需要重启与YARN相关的服务以使更改生效。请注意，确保仔细调整这些参数以满足你特定应用程序的性能和资源需求。

141.设置MapReduce Application Master 的 Java 虚拟机（JVM）的启动参数，但是专门用于管理员命令的执行

在Apache Hadoop YARN中，yarn.app.mapreduce.am.admin-command-opts是与MapReduce应用程序（Application Master）有关的另一个配置属性。与之前提到的 yarn.app.mapreduce.am.command-opts 相似，yarn.app.mapreduce.am.admin-command-opts 允许你设置MapReduce Application Master 的 Java 虚拟机（JVM）的启动参数，但是专门用于管理员命令的执行。

以下是对这个配置属性的解释：

属性名称： yarn.app.mapreduce.am.admin-command-opts
描述： 该属性用于指定 MapReduce Application Master 在执行管理员命令时的 Java 虚拟机启动参数。管理员命令通常用于执行管理任务，如维护、诊断或与应用程序的交互。
示例： 如果你希望为 MapReduce Application Master 在执行管理员命令时设置最大堆大小为1GB，可以将该属性设置如下：
```
<property><name>yarn.app.mapreduce.am.admin-command-opts</name><value>-Xmx1g</value>
</property>
```
上述配置将为执行管理员命令的 Application Master 分配最大1GB的堆内存。

这个配置属性同样是在 yarn-site.xml 文件中配置的，通常位于 Hadoop 配置目录中。类似于其他 YARN 配置属性，更改这个属性可能需要重启与 YARN 相关的服务。确保了解应用程序的特定要求，并根据需要进行调整。

142.设置任务监听器（task listener）线程的数量

yarn.app.mapreduce.am.job.task.listener.thread-count 是一个 Apache Hadoop YARN 中 MapReduce Application Master（AM）的配置属性。该属性用于设置任务监听器（task listener）线程的数量。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： yarn.app.mapreduce.am.job.task.listener.thread-count
描述： 该属性指定了 MapReduce Application Master 用于任务监听器的线程数量。任务监听器是用于处理任务事件的组件，例如任务的启动、完成等。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。
示例： 如果你希望为任务监听器配置 5 个线程，可以将该属性设置如下：
```
<property><name>yarn.app.mapreduce.am.job.task.listener.thread-count</name><value>5</value>
</property>
```
上述配置将为任务监听器分配 5 个线程。

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。在调整这个属性时，请考虑集群的规模、任务的特性和资源的可用性。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 和 YARN 相关的服务。

143.配置 AM 用于与客户端通信的端口范围

yarn.app.mapreduce.am.job.client.port-range 是 Apache Hadoop YARN 中 MapReduce Application Master（AM）的配置属性之一。该属性用于配置 AM 用于与客户端通信的端口范围。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： yarn.app.mapreduce.am.job.client.port-range
描述： 该属性指定了 MapReduce Application Master 用于与客户端通信的端口范围。AM 通常需要与客户端进行通信，以接收来自客户端的命令或状态更新。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。
示例： 如果你希望为 AM 配置客户端通信端口范围为 10000 到 11000，可以将该属性设置如下：
```
<property><name>yarn.app.mapreduce.am.job.client.port-range</name><value>10000-11000</value>
</property>
```
上述配置将指定端口范围为 10000 到 11000。

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。调整端口范围时，请确保不与其他服务或应用程序使用的端口发生冲突。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 和 YARN 相关的服务。

144.配置 AM 的 Web 应用程序（WebApp）使用的端口范围

yarn.app.mapreduce.am.webapp.port-range 是 Apache Hadoop YARN 中 MapReduce Application Master（AM）的配置属性之一。该属性用于配置 AM 的 Web 应用程序（WebApp）使用的端口范围。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： yarn.app.mapreduce.am.webapp.port-range
描述： 该属性指定了 MapReduce Application Master 的 Web 应用程序（WebApp）使用的端口范围。WebApp 通常用于提供 AM 相关的 Web 界面，允许用户监视和管理 MapReduce 任务。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。
示例： 如果你希望为 AM 的 WebApp 配置端口范围为 15000 到 16000，可以将该属性设置如下：
```
<property><name>yarn.app.mapreduce.am.webapp.port-range</name><value>15000-16000</value>
</property>
```
上述配置将指定 WebApp 使用的端口范围为 15000 到 16000。

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。确保所配置的端口范围不会与其他服务或应用程序使用的端口冲突。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 和 YARN 相关的服务。

145.设置任务提交器（committer）取消的超时时间

yarn.app.mapreduce.am.job.committer.cancel-timeout 是 Apache Hadoop YARN 中 MapReduce Application Master（AM）的一个配置属性。该属性用于设置任务提交器（committer）取消的超时时间。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： yarn.app.mapreduce.am.job.committer.cancel-timeout
描述： 该属性指定了任务提交器取消的超时时间。任务提交器负责提交 MapReduce 任务的输出，当任务被取消时，可能需要取消提交的操作。此配置属性定义了超时时间，即在超过该时间后，即使提交器尚未完成，也将取消提交操作。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。
示例： 如果你希望为任务提交器设置取消超时时间为 600 秒，可以将该属性设置如下：
```
<property><name>yarn.app.mapreduce.am.job.committer.cancel-timeout</name><value>600000</value>
</property>
```
上述配置将取消超时时间设置为 600 秒。

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。确保理解任务提交器的行为，以及设置适当的取消超时时间，以平衡任务取消的迅速性和提交器完成的可能性。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 和 YARN 相关的服务。

146.设置任务提交器（committer）的提交窗口（commit window）

yarn.app.mapreduce.am.job.committer.commit-window 是 Apache Hadoop YARN 中 MapReduce Application Master（AM）的配置属性之一。该属性用于设置任务提交器（committer）的提交窗口（commit window）。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： yarn.app.mapreduce.am.job.committer.commit-window
描述： 该属性指定了任务提交器的提交窗口，即在任务成功完成后，提交器等待的时间窗口，在此窗口内提交器将尝试提交输出。提交窗口的设置可以影响任务的最终提交的时间。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。
示例： 如果你希望为任务提交器设置提交窗口为 300 秒，可以将该属性设置如下：
```
<property><name>yarn.app.mapreduce.am.job.committer.commit-window</name><value>300000</value>
</property>
```
上述配置将提交窗口设置为 300 秒。

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。了解提交窗口的概念并配置适当的数值，以满足任务提交的时间要求。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 和 YARN 相关的服务。

147.指定文件输出提交器（FileOutputCommitter）的算法版本

mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version 是 Hadoop MapReduce 中的一个配置属性，用于指定文件输出提交器（FileOutputCommitter）的算法版本。FileOutputCommitter 负责在 MapReduce 任务成功完成时将输出提交到最终目的地（通常是 Hadoop 分布式文件系统 HDFS）。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version
描述： 该属性指定了 FileOutputCommitter 使用的算法版本。不同的算法版本可能影响输出提交的性能和行为。此属性通常用于允许在不同的 Hadoop 版本之间选择不同的算法版本。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。
示例： 如果你希望明确指定 FileOutputCommitter 使用的算法版本为 2，可以将该属性设置如下：
```
<property><name>mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version</name><value>2</value>
</property>
```
上述配置将指定算法版本为 2。

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。确保了解所选择的算法版本的特性，并根据实际需求进行配置。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 和 Hadoop 相关的服务。

148.指定在任务成功完成后是否执行文件输出提交器（FileOutputCommitter）的任务清理操作

mapreduce.fileoutputcommitter.task.cleanup.enabled 是 Hadoop MapReduce 中的一个配置属性，用于指定在任务成功完成后是否执行文件输出提交器（FileOutputCommitter）的任务清理操作。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： mapreduce.fileoutputcommitter.task.cleanup.enabled
描述： 该属性用于控制在任务成功完成后是否执行任务清理操作。任务清理操作通常包括删除临时输出目录等。
默认值： 默认情况下，此属性的值通常是 false，即任务清理操作被禁用。
示例： 如果你希望在任务成功完成后执行任务清理操作，可以将该属性设置为 true：
```
<property><name>mapreduce.fileoutputcommitter.task.cleanup.enabled</name><value>true</value>
</property>
```
上述配置将启用任务清理操作。

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。启用任务清理操作可能会带来一些性能开销，但可以确保在任务成功完成后进行相关的清理操作。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 和 Hadoop 相关的服务。

149.设置 AM 向资源管理器（ResourceManager）发送调度心跳的时间间隔

yarn.app.mapreduce.am.scheduler.heartbeat.interval-ms 是 Apache Hadoop YARN 中 MapReduce Application Master（AM）的一个配置属性。该属性用于设置 AM 向资源管理器（ResourceManager）发送调度心跳的时间间隔。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： yarn.app.mapreduce.am.scheduler.heartbeat.interval-ms
描述： 该属性指定了 MapReduce Application Master 向 ResourceManager 发送调度心跳的时间间隔（以毫秒为单位）。调度心跳是 AM 用来通知 ResourceManager 关于任务的资源需求和状态的机制。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。
示例： 如果你希望设置调度心跳的时间间隔为 5 秒，可以将该属性设置如下：
```
<property><name>yarn.app.mapreduce.am.scheduler.heartbeat.interval-ms</name><value>5000</value>
</property>
```
上述配置将调度心跳的时间间隔设置为 5000 毫秒（即 5 秒）。

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。调整这个属性可能会影响 MapReduce 任务对资源的请求和 ResourceManager 对 AM 的资源分配的响应速度。确保根据你的集群规模和性能要求来调整这个值。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 和 YARN 相关的服务。

150.设置客户端与 AM 之间的IPC（Inter-Process Communication）连接的最大重试次数

yarn.app.mapreduce.client-am.ipc.max-retries 是 Apache Hadoop YARN 中 MapReduce Application Master（AM）的一个配置属性。该属性用于设置客户端与 AM 之间的IPC（Inter-Process Communication）连接的最大重试次数。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： yarn.app.mapreduce.client-am.ipc.max-retries
描述： 该属性指定了客户端与 MapReduce Application Master 之间的IPC连接的最大重试次数。IPC连接用于客户端与 AM 进行通信，例如提交任务、获取任务状态等。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。
示例： 如果你希望设置客户端与 AM 之间的IPC连接的最大重试次数为 3 次，可以将该属性设置如下：
```
<property><name>yarn.app.mapreduce.client-am.ipc.max-retries</name><value>3</value>
</property>
```
上述配置将最大重试次数设置为 3。