Hadoop与Spark常用配置参数总结

背景

MapReduce和Spark对外提供了上百个配置参数，用户可以为作业定制这些参数以更快，更稳定的运行应用程序。本文梳理了最常用的一些MapReduce和Spark配置参数。

MapReduce重要配置参数

1. 资源相关参数

(1) mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限(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。

(2) 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。

(3) 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, e.g.

“-Xmx1024m -verbose:gc -Xloggc:/tmp/@taskid@.gc” (@taskid@会被Hadoop框架自动换为相应的taskid), 默认值: “”

(4) 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, e.g.

“-Xmx1024m -verbose:gc -Xloggc:/tmp/@taskid@.gc”, 默认值: “”

(5) mapreduce.map.cpu.vcores: 每个Map task可使用的最多cpu core数目, 默认值: 1

(6) mapreduce.map.cpu.vcores: 每个Reduce task可使用的最多cpu core数目, 默认值: 1

2. 容错相关参数

(1) mapreduce.map.maxattempts: 每个Map Task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。

(2) mapreduce.reduce.maxattempts: 每个Reduce Task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。

(3) mapreduce.map.failures.maxpercent: 当失败的Map Task失败比例超过该值为，整个作业则失败，默认值为0. 如果你的应用程序允许丢弃部分输入数据，则该该值设为一个大于0的值，比如5，表示如果有低于5%的Map Task失败(如果一个Map Task重试次数超过mapreduce.map.maxattempts，则认为这个Map Task失败，其对应的输入数据将不会产生任何结果)，整个作业扔认为成功。

(4) mapreduce.reduce.failures.maxpercent: 当失败的Reduce Task失败比例超过该值为，整个作业则失败，默认值为0.

(5) 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处于block状态，可能是卡住了，也许永远会卡主，为了防止因为用户程序永远block住不退出，则强制设置了一个该超时时间(单位毫秒)，默认是300000。如果你的程序对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 killed by the ApplicationMaster.”。

3. 本地运行mapreduce 作业

设置以下几个参数:

mapreduce.framework.name=local

mapreduce.jobtracker.address=local

fs.defaultFS=local

4. 效率和稳定性相关参数

(1) mapreduce.map.speculative: 是否为Map Task打开推测执行机制，默认为false

(2) mapreduce.reduce.speculative: 是否为Reduce Task打开推测执行机制，默认为false

(3) mapreduce.job.user.classpath.first & mapreduce.task.classpath.user.precedence：当同一个class同时出现在用户jar包和hadoop jar中时，优先使用哪个jar包中的class，默认为false，表示优先使用hadoop jar中的class。

(4) mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize: 每个Map Task处理的数据量(仅针对基于文件的Inputformat有效，比如TextInputFormat，SequenceFileInputFormat)，默认为一个block大小，即 134217728。

HBase 相关配置参数

(1) hbase.rpc.timeout：rpc的超时时间，默认60s，不建议修改，避免影响正常的业务，在线上环境刚开始配置的是3秒，运行半天后发现了大量的timeout error，原因是有一个region出现了如下问题阻塞了写操作：“Blocking updates … memstore size 434.3m is >= than blocking 256.0m size”可见不能太低。

(2) ipc.socket.timeout：socket建立链接的超时时间，应该小于或者等于rpc的超时时间，默认为20s

(3) hbase.client.retries.number：重试次数，默认为14，可配置为3

(4) hbase.client.pause：重试的休眠时间，默认为1s，可减少，比如100ms

(5) hbase.regionserver.lease.period：scan查询时每次与server交互的超时时间，默认为60s，可不调整。

Spark 相关配置参数

1. 效率及稳定性相关参数

建议打开map(注意，在spark引擎中，也只有map和reduce两种task，spark叫ShuffleMapTask和ResultTask)中间结果合并及推测执行功能：

spark.shuffle.consolidateFiles=true

spark.speculation=trure

2. 容错相关参数

建议将这些值调大，比如：

spark.task.maxFailures=8

spark.akka.timeout=300

spark.network.timeout=300

spark.yarn.max.executor.failures=100