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。
MapReduce相关装备参数分为两部分，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寄存在mapred-site.xml中作为默许参数，也能够在提交应用程序时独自指定，注 意，假如用户指定了参数，将覆盖掉默许参数。
以下这些参数悉数在mapred-site.xml中设置。
1. MapReduce JobHistory相关装备参数
在JobHistory地点节点的mapred-site.xml中装备。
（1） mapreduce.jobhistory.address
参数解说：MapReduce JobHistory Server地址。
默许值： 0.0.0.0:10020
（2） mapreduce.jobhistory.webapp.address
参数解说：MapReduce JobHistory Server Web UI地址。
默许值： 0.0.0.0:19888
（3） mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir
参数解说：MapReduce作业发生的日志寄存方位。
默许值： /mr-history/tmp
（4） mapreduce.jobhistory.done-dir
参数解说：MR JobHistory Server办理的日志的寄存方位。
默许值： /mr-history/done
2. MapReduce作业装备参数
可在客户端的mapred-site.xml中装备，作为MapReduce作业的缺省装备参数。也能够在作业提交时，个性化指定这些参数。
| 参数称号 | 缺省值 | 阐明 |
| mapreduce.job.name | 作业称号 | |
| 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***失利测验次数 |
| mapreduce.map.memory.mb | 1024 | 每个Map Task需求的内存量 |
| mapreduce.map.cpu.vcores | 1 | 每个Map Task需求的虚拟CPU个数 |
| mapreduce.map.maxattempts | 4 | Map Task***失利测验次数 |
| mapreduce.reduce.memory.mb | 1024 | 每个Reduce Task需求的内存量 |
| mapreduce.reduce.cpu.vcores | 1 | 每个Reduce Task需求的虚拟CPU个数 |
| mapreduce.reduce.maxattempts | 4 | Reduce Task***失利测验次数 |
| mapreduce.map.speculative | false | 是否对Map Task启用估测履行机制 |
| mapreduce.reduce.speculative | false | 是否对Reduce Task启用估测履行机制 |
| mapreduce.job.queuename | default | 作业提交到的行列 |
| mapreduce.task.io.sort.mb | 100 | 使命内部排序缓冲区巨细 |
| mapreduce.map.sort.spill.percent | 0.8 | Map阶段溢写文件的阈值（排序缓冲区巨细的百分比） |
| mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies | 5 | Reduce Task发动的并发复制数据的线程数目 |
留意，MRv2重新命名了MRv1中的一切装备参数，但兼容MRv1中的旧参数，只不过会打印一条正告日志提示用户参数过期。MapReduce新 旧参数对照表可参阅Java类org.apache.Hadoop.mapreduce.util.ConfigUtil，举例如下：
| 过期参数名 | 新参数名 |
| mapred.job.name | mapreduce.job.name |
| mapred.job.priority | mapreduce.job.priority |
| mapred.job.queue.name | mapreduce.job.queuename |
| mapred.map.tasks.speculative.execution | mapreduce.map.speculative |
| mapred.reduce.tasks.speculative.execution | mapreduce.reduce.speculative |
| io.sort.factor | mapreduce.task.io.sort.factor |
| io.sort.mb | mapreduce.task.io.sort.mb |
原文链接：http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-yarn-configurations-mapreduce/
