以下参数是在自己的 MapReduce 应用程序中配置就可以生效
mapreduce.map.memory.mb:
一个 Map Task 可使用的内存上限（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 Maptask 可用的最多 cpu core 数目, 默认值: 1
mapreduce.reduce.cpu.vcores:
每个 Reducetask 可用最多 cpu core 数目默认值: 1
mapreduce.map.java.opts:
Map Task 的 JVM 参数，你可以在此配置默认的 java heap size 等参数, 例如：“-Xmx1024m -verbose:gc -Xloggc:/tmp/@taskid@.gc”
（@taskid@会被 Hadoop 框架自动换为相应的 taskid）, 默认值: “”
mapreduce.reduce.java.opts: Reduce Task 的 JVM 参数，你可以在此配置默认的 java heap size 等参数, 例如：“-Xmx1024m -verbose:gc -Xloggc:/tmp/@taskid@.gc”, 默认值: “”
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.scheduler.minimum-allocation-mb RM
中每个容器请求的最小配置，以 MB 为单位，默认 1024。
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb RM
中每个容器请求的最大分配，以 MB 为单位，默认 8192。
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores 1
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 32yarn.nodemanager.resource.memory-mb
表示该节点上YARN可使用的物理内存总量，默认是 8192（MB），注意，如果你的节点内存资源不够 8GB，则需要调减小这个值，而 YARN不会智能的探测节点的物理内存总量。
shuffle 性能优化的关键参数，应在 yarn 启动之前就配置好
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%
主要内存参数调节
https://blog.csdn.net/z3935212/article/details/78637157
https://www.cnblogs.com/wcgstudy/p/10788193.html
Hadoop性能调优全面总结
https://blog.csdn.net/pansaky/article/details/83347357
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