hadoop YARN配置参数有哪些
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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最大失败尝试次数 |
| 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最大失败尝试次数 |
| 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最大失败尝试次数 |
| 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！
