电子商务网站策划ppt,互联网营销师报考条件,大连公司做网站,企业263邮箱登录入口25.指定在Reduce任务在shuffle阶段的fetch操作中重试的超时时间
mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.timeout-ms是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性#xff0c;用于指定在Reduce任务在shuffle阶段的fetch操作中重试的超时时间#xff08;以毫秒为单位#x…25.指定在Reduce任务在shuffle阶段的fetch操作中重试的超时时间
mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.timeout-ms是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性用于指定在Reduce任务在shuffle阶段的fetch操作中重试的超时时间以毫秒为单位。
在MapReduce任务中Reduce任务在shuffle阶段需要从多个Map任务获取中间数据这个过程称为fetch。由于网络问题或其他原因fetch操作可能会失败。为了提高任务的容错能力MapReduce框架会允许Reduce任务在fetch操作失败时进行重试。通过设置mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.timeout-ms属性可以指定在重试过程中的超时时间。
默认情况下Reduce任务在fetch操作失败时会进行无限次的重试直到成功获取数据或达到任务超时时间。通过将mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.timeout-ms属性设置为一个正整数可以指定在重试过程中的超时时间。例如将该属性设置为10000毫秒的配置如下所示
mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.timeout-ms10000需要注意的是设置合理的超时时间可以避免Reduce任务在shuffle阶段的fetch操作中无限重试从而影响任务的执行效率。如果超时时间过短可能会导致Reduce任务在shuffle阶段的fetch操作中获取不完整数据从而影响任务的执行结果。如果超时时间过长可能会导致Reduce任务在shuffle阶段的fetch操作中无限重试从而影响任务的执行效率。因此在设置mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.timeout-ms属性时需要根据具体情况进行调整和优化。
26.指定在Reduce任务在shuffle阶段的网络重试之间的最大延迟时间
mapreduce.reduce.shuffle.retry-delay.max.ms是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性用于指定在Reduce任务在shuffle阶段的网络重试之间的最大延迟时间以毫秒为单位。
在MapReduce任务中Reduce任务在shuffle阶段需要从多个Map任务获取中间数据这个过程可能会因为网络问题而失败。为了提高任务的容错能力MapReduce框架会允许Reduce任务在网络重试之间有一定的延迟时间。通过设置mapreduce.reduce.shuffle.retry-delay.max.ms属性可以指定在网络重试之间的最大延迟时间。
默认情况下Reduce任务在网络重试之间的最大延迟时间为30秒。通过将mapreduce.reduce.shuffle.retry-delay.max.ms属性设置为一个正整数可以指定在网络重试之间的最大延迟时间。例如将该属性设置为120000毫秒即2分钟的配置如下所示
mapreduce.reduce.shuffle.retry-delay.max.ms120000需要注意的是设置合理的最大延迟时间可以平衡任务的容错能力和性能。如果最大延迟时间过短可能会导致Reduce任务在shuffle阶段的网络重试中频繁地进行重试从而影响任务的执行效率。如果最大延迟时间过长可能会导致Reduce任务在shuffle阶段的网络重试中重试失败从而影响任务的执行结果。因此在设置mapreduce.reduce.shuffle.retry-delay.max.ms属性时需要根据具体情况进行调整和优化。
27.指定在Reduce任务在shuffle阶段可以从一个Map任务同时获取数据的并发连接数
mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性用于指定在Reduce任务在shuffle阶段可以从一个Map任务同时获取数据的并发连接数。
在MapReduce任务中Reduce任务在shuffle阶段需要从多个Map任务获取中间数据这个过程是通过网络传输完成的。通过设置mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies属性可以指定从一个Map任务同时获取数据的并发连接数。
默认情况下Reduce任务可以从一个Map任务同时获取数据的并发连接数为2。通过将mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies属性设置为一个正整数可以指定从一个Map任务同时获取数据的并发连接数。例如将该属性设置为10的配置如下所示
mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies10需要注意的是设置合理的并发连接数可以平衡任务的网络带宽利用率和任务的执行效率。如果并发连接数过小可能会导致Reduce任务在shuffle阶段的网络传输效率低下从而影响任务的执行效率。如果并发连接数过大可能会导致Reduce任务在shuffle阶段的网络带宽占用过高从而影响其他任务的执行。因此在设置mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies属性时需要根据具体情况进行调整和优化。
28.指定在Reduce任务在shuffle阶段连接Map任务的超时时间
mapreduce.reduce.shuffle.connect.timeout是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性用于指定在Reduce任务在shuffle阶段连接Map任务的超时时间以毫秒为单位。
在MapReduce任务中Reduce任务在shuffle阶段需要从多个Map任务获取中间数据这个过程是通过网络传输完成的。通过设置mapreduce.reduce.shuffle.connect.timeout属性可以指定连接Map任务的超时时间。
默认情况下Reduce任务连接Map任务的超时时间为5分钟即300000毫秒。通过将mapreduce.reduce.shuffle.connect.timeout属性设置为一个正整数可以指定连接Map任务的超时时间。例如将该属性设置为10分钟即600000毫秒的配置如下所示
mapreduce.reduce.shuffle.connect.timeout600000需要注意的是设置合理的超时时间可以避免Reduce任务在shuffle阶段的网络连接中无限等待从而影响任务的执行效率。如果超时时间过短可能会导致Reduce任务在shuffle阶段的网络连接中频繁地超时从而影响任务的执行结果。如果超时时间过长可能会导致Reduce任务在shuffle阶段的网络连接中无限等待从而影响任务的执行效率。因此在设置mapreduce.reduce.shuffle.connect.timeout属性时需要根据具体情况进行调整和优化。
29.指定在Reduce任务在shuffle阶段从Map任务读取数据的超时时间
mapreduce.reduce.shuffle.read.timeout是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性用于指定在Reduce任务在shuffle阶段从Map任务读取数据的超时时间以毫秒为单位。
在MapReduce任务中Reduce任务在shuffle阶段需要从多个Map任务获取中间数据这个过程是通过网络传输完成的。通过设置mapreduce.reduce.shuffle.read.timeout属性可以指定从Map任务读取数据的超时时间。
默认情况下Reduce任务从Map任务读取数据的超时时间为5分钟即300000毫秒。通过将mapreduce.reduce.shuffle.read.timeout属性设置为一个正整数可以指定从Map任务读取数据的超时时间。例如将该属性设置为10分钟即600000毫秒的配置如下所示
mapreduce.reduce.shuffle.read.timeout600000需要注意的是设置合理的超时时间可以避免Reduce任务在shuffle阶段的网络读取中无限等待从而影响任务的执行效率。如果超时时间过短可能会导致Reduce任务在shuffle阶段的网络读取中频繁地超时从而影响任务的执行结果。如果超时时间过长可能会导致Reduce任务在shuffle阶段的网络读取中无限等待从而影响任务的执行效率。因此在设置mapreduce.reduce.shuffle.read.timeout属性时需要根据具体情况进行调整和优化。
30.指定在Reduce任务在shuffle阶段可以同时监听的Map任务数量
mapreduce.shuffle.listen.queue.size是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性用于指定在Reduce任务在shuffle阶段可以同时监听的Map任务数量。
在MapReduce任务中Reduce任务在shuffle阶段需要从多个Map任务获取中间数据这个过程是通过网络传输完成的。Reduce任务会向Map任务发送网络连接请求然后等待Map任务的响应。通过设置mapreduce.shuffle.listen.queue.size属性可以指定Reduce任务可以同时监听的Map任务数量。
默认情况下Reduce任务可以同时监听的Map任务数量为10。通过将mapreduce.shuffle.listen.queue.size属性设置为一个正整数可以指定Reduce任务可以同时监听的Map任务数量。例如将该属性设置为20的配置如下所示
mapreduce.shuffle.listen.queue.size20需要注意的是设置合理的监听队列大小可以平衡任务的网络连接效率和任务的执行效率。如果监听队列大小过小可能会导致Reduce任务在shuffle阶段的网络连接效率低下从而影响任务的执行效率。如果监听队列大小过大可能会导致Reduce任务在shuffle阶段的网络连接过多从而影响其他任务的执行。因此在设置mapreduce.shuffle.listen.queue.size属性时需要根据具体情况进行调整和优化。
31.指定在Reduce任务在shuffle阶段是否启用网络连接的Keep-Alive特性
mapreduce.shuffle.connection-keep-alive.enable是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性用于指定在Reduce任务在shuffle阶段是否启用网络连接的Keep-Alive特性。
在MapReduce任务中Reduce任务在shuffle阶段需要从多个Map任务获取中间数据这个过程是通过网络传输完成的。通过设置mapreduce.shuffle.connection-keep-alive.enable属性可以指定在Reduce任务在shuffle阶段是否启用网络连接的Keep-Alive特性。
默认情况下Reduce任务在shuffle阶段启用网络连接的Keep-Alive特性。通过将mapreduce.shuffle.connection-keep-alive.enable属性设置为false可以禁用网络连接的Keep-Alive特性。例如将该属性设置为false的配置如下所示
mapreduce.shuffle.connection-keep-alive.enablefalse需要注意的是启用网络连接的Keep-Alive特性可以减少网络连接的建立和断开次数从而提高任务的网络传输效率。但是在某些网络环境下禁用网络连接的Keep-Alive特性可以提高任务的网络传输稳定性。因此在设置mapreduce.shuffle.connection-keep-alive.enable属性时需要根据具体情况进行调整和优化。
32.指定在Reduce任务在shuffle阶段网络连接的Keep-Alive超时时间
mapreduce.shuffle.connection-keep-alive.timeout是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性用于指定在Reduce任务在shuffle阶段网络连接的Keep-Alive超时时间以毫秒为单位。
在MapReduce任务中Reduce任务在shuffle阶段需要从多个Map任务获取中间数据这个过程是通过网络传输完成的。通过设置mapreduce.shuffle.connection-keep-alive.timeout属性可以指定网络连接的Keep-Alive超时时间。
默认情况下Reduce任务在网络连接的Keep-Alive超时时间为10秒即10000毫秒。通过将mapreduce.shuffle.connection-keep-alive.timeout属性设置为一个正整数可以指定网络连接的Keep-Alive超时时间。例如将该属性设置为20秒即20000毫秒的配置如下所示
mapreduce.shuffle.connection-keep-alive.timeout20000需要注意的是设置合理的Keep-Alive超时时间可以避免网络连接的Keep-Alive特性导致的网络资源浪费。如果超时时间过短可能会导致网络连接频繁地断开和建立从而影响任务的网络传输效率。如果超时时间过长可能会导致网络连接的Keep-Alive特性占用过多的网络资源从而影响其他任务的网络传输。因此在设置mapreduce.shuffle.connection-keep-alive.timeout属性时需要根据具体情况进行调整和优化。
33.指定任务执行的超时时间
mapreduce.task.timeout是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性用于指定任务执行的超时时间以毫秒为单位。
在MapReduce任务中如果任务在指定的超时时间内没有完成任务会被认为是超时并被终止执行。通过设置mapreduce.task.timeout属性可以指定任务的超时时间。
默认情况下任务的超时时间为无限长即没有超时限制。通过将mapreduce.task.timeout属性设置为一个正整数可以指定任务的超时时间。例如将该属性设置为60000毫秒即60秒的配置如下所示
mapreduce.task.timeout60000需要注意的是设置合理的超时时间可以避免任务因为各种原因导致的无限执行状态从而节省资源和提高系统的稳定性。如果超时时间过短可能会导致正常执行的任务被错误地终止从而影响任务的执行结果。如果超时时间过长可能会导致系统资源的浪费。因此在设置mapreduce.task.timeout属性时需要根据具体情况进行调整和优化。
34.指定Map任务的内存上限
mapreduce.map.memory.mb是Hadoop YARN中的一个配置参数用于指定Map任务的内存上限。
默认值为3840即3.84 GB表示每个Map任务可以使用的最大内存量为3.84 GB。您可以根据您的实际需求来调整这个值以确保Map任务在运行时有足够的内存可用。
mapreduce.map.memory.mb3840请注意增大此值可能会增加内存压力导致YARN集群的性能下降。因此在调整此参数时请根据您的实际情况进行评估和测试。
35.指定Map任务的虚拟CPU核心数
mapreduce.map.cpu.vcores是Hadoop YARN中的一个配置参数用于指定Map任务的虚拟CPU核心数。
默认值为1表示每个Map任务将获得一个虚拟CPU核心。您可以根据实际需求来调整这个值以确保Map任务在运行时具有足够的CPU资源。
mapreduce.map.cpu.vcores 1请注意增大此值可能会增加CPU资源压力导致YARN集群的性能下降。因此在调整此参数时请根据您的实际情况进行评估和测试。
36.设置Reduce任务可以使用的内存量
mapreduce.reduce.memory.mb是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定Reduce任务的内存大小以MB为单位。该参数用于设置Reduce任务可以使用的内存量以满足Reduce任务在执行过程中的内存需求。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.reduce.memory.mb/namevalue2048/value !-- 设置Reduce任务的内存大小单位为MB --
/property需要注意的是设置该参数的值需要根据实际的业务场景和集群配置进行调整过小的值可能会导致内存不足而影响任务的执行效率过大的值可能会导致内存溢出而影响任务的稳定性。因此需要根据实际情况进行适当的调整。
37.指定Reduce任务的CPU虚拟核心数
mapreduce.reduce.cpu.vcores是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定Reduce任务的CPU虚拟核心数。该参数用于设置Reduce任务可以使用的CPU核心数以满足Reduce任务在执行过程中的CPU需求。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.reduce.cpu.vcores/namevalue4/value !-- 设置Reduce任务的CPU虚拟核心数 --
/property需要注意的是设置该参数的值需要根据实际的业务场景和集群配置进行调整过小的值可能会导致CPU资源不足而影响任务的执行效率过大的值可能会导致浪费CPU资源而影响任务的效率。因此需要根据实际情况进行适当的调整。
38.指定MapReduce任务使用的Java虚拟机参数
mapred.child.java.opts是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定MapReduce任务使用的Java虚拟机参数。该参数用于设置任务子进程的Java虚拟机参数以满足任务在执行过程中的需求。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapred.child.java.opts/namevalue-Xmx2048m -Xms1024m -server/value !-- 设置任务子进程的Java虚拟机参数 --
/property其中-Xmx2048m表示最大堆内存大小为2048MB-Xms1024m表示初始堆内存大小为1024MB-server表示使用服务器模式运行JVM。
需要注意的是设置该参数的值需要根据实际的业务场景和集群配置进行调整过大的堆内存大小可能会导致内存溢出过小的堆内存大小可能会导致任务无法正常运行。因此需要根据实际情况进行适当的调整。同时还可以根据任务的具体需求添加其他合适的Java虚拟机参数。
39.指定MapReduce任务使用的环境变量
mapred.child.env是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定MapReduce任务使用的环境变量。该参数用于设置任务子进程的环境变量以满足任务在执行过程中的需求。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapred.child.env/namevalueVAR1value1 VAR2value2/value !-- 设置任务子进程的环境变量 --
/property其中VAR1value1表示设置环境变量VAR1的值为value1VAR2value2表示设置环境变量VAR2的值为value2。
需要注意的是设置该参数的值需要根据实际的业务场景和集群配置进行调整添加合适的环境变量可以满足任务在执行过程中的需求。同时还可以根据任务的具体需求添加其他合适的环境变量。
40.指定MapReduce任务的管理员用户环境变量
mapreduce.admin.user.env是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定MapReduce任务的管理员用户环境变量。该参数用于设置管理员用户在执行MapReduce任务时的环境变量以满足任务在执行过程中的需求。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.admin.user.env/namevalueVAR1value1 VAR2value2/value !-- 设置管理员用户的环境变量 --
/property其中VAR1value1表示设置管理员用户的环境变量VAR1的值为value1VAR2value2表示设置管理员用户的环境变量VAR2的值为value2。
需要注意的是设置该参数的值需要根据实际的业务场景和集群配置进行调整添加合适的环境变量可以满足任务在执行过程中的需求。同时还可以根据任务的具体需求添加其他合适的环境变量。
41.指定MapReduce应用的Application Master的日志级别
yarn.app.mapreduce.am.log.level是YARN中的一个配置参数用于指定MapReduce应用的Application Master的日志级别。该参数用于设置Application Master的日志输出级别以满足任务在执行过程中的需求。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynameyarn.app.mapreduce.am.log.level/namevalueINFO/value !-- 设置Application Master的日志输出级别 --
/property其中INFO表示日志输出级别为INFO还可以设置其他级别例如DEBUG、WARN等。
需要注意的是设置该参数的值需要根据实际的业务场景和集群配置进行调整选择合适的日志输出级别可以满足任务在执行过程中的需求。同时还可以根据任务的具体需求添加其他合适的日志级别。
42.指定Map任务的日志级别
mapreduce.map.log.level是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定Map任务的日志级别。该参数用于设置Map任务的日志输出级别以满足任务在执行过程中的需求。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.map.log.level/namevalueINFO/value !-- 设置Map任务的日志输出级别 --
/property其中INFO表示日志输出级别为INFO还可以设置其他级别例如DEBUG、WARN等。
需要注意的是设置该参数的值需要根据实际的业务场景和集群配置进行调整选择合适的日志输出级别可以满足任务在执行过程中的需求。同时还可以根据任务的具体需求添加其他合适的日志级别。
43.指定Reduce任务的日志级别
mapreduce.reduce.log.level是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定Reduce任务的日志级别。该参数用于设置Reduce任务的日志输出级别以满足任务在执行过程中的需求。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.reduce.log.level/namevalueINFO/value !-- 设置Reduce任务的日志输出级别 --
/property其中INFO表示日志输出级别为INFO还可以设置其他级别例如DEBUG、WARN等。
需要注意的是设置该参数的值需要根据实际的业务场景和集群配置进行调整选择合适的日志输出级别可以满足任务在执行过程中的需求。同时还可以根据任务的具体需求添加其他合适的日志级别。
44.指定Reduce任务中合并中间结果的内存阈值
mapreduce.reduce.merge.inmem阈值是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定Reduce任务中合并中间结果的内存阈值。该参数用于设置Reduce任务在合并中间结果时的最大内存使用量以满足任务在执行过程中的需求。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.reduce.merge.inmem.threshold/namevalue1000/value !-- 设置Reduce任务合并中间结果的内存阈值单位为MB --
/property需要注意的是设置该参数的值需要根据实际的业务场景和集群配置进行调整选择合适的内存阈值可以满足任务在执行过程中的需求。同时还可以根据任务的具体需求添加其他合适的参数。
45.指定Reduce任务中合并Shuffle数据的百分比阈值
mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定Reduce任务中合并Shuffle数据的百分比阈值。该参数用于设置Reduce任务在合并Shuffle数据时的最大百分比使用量以满足任务在执行过程中的需求。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.reduce.shuffle.merge.percent/namevalue0.5/value !-- 设置Reduce任务合并Shuffle数据的百分比阈值 --
/property需要注意的是设置该参数的值需要根据实际的业务场景和集群配置进行调整选择合适的百分比阈值可以满足任务在执行过程中的需求。同时还可以根据任务的具体需求添加其他合适的参数。
46.指定Reduce任务中读取Shuffle数据时的缓冲区使用百分比
mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定Reduce任务中读取Shuffle数据时的缓冲区使用百分比。该参数用于设置Reduce任务在读取Shuffle数据时的最大百分比使用量以满足任务在执行过程中的需求。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent/namevalue0.5/value !-- 设置Reduce任务读取Shuffle数据时的缓冲区使用百分比 --
/property需要注意的是设置该参数的值需要根据实际的业务场景和集群配置进行调整选择合适的百分比值可以满足任务在执行过程中的需求。同时还可以根据任务的具体需求添加其他合适的参数。
47.指定Reduce任务中读取数据时的缓冲区使用百分比
mapreduce.reduce.input.buffer.percent是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定Reduce任务中读取数据时的缓冲区使用百分比。该参数用于设置Reduce任务在读取数据时的最大百分比使用量以满足任务在执行过程中的需求。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.reduce.input.buffer.percent/namevalue0.5/value !-- 设置Reduce任务读取数据时的缓冲区使用百分比 --
/property需要注意的是设置该参数的值需要根据实际的业务场景和集群配置进行调整选择合适的百分比值可以满足任务在执行过程中的需求。同时还可以根据任务的具体需求添加其他合适的参数。
48.指定Reduce任务在进行Shuffle操作时的最大内存使用百分比
mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定Reduce任务在进行Shuffle操作时的最大内存使用百分比。该参数用于限制Reduce任务在进行Shuffle操作时使用的内存大小以防止内存溢出和提高任务的稳定性。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent/namevalue0.5/value !-- 设置Reduce任务在进行Shuffle操作时的最大内存使用百分比 --
/property需要注意的是设置该参数的值需要根据实际的业务场景和集群配置进行调整选择合适的最大内存使用百分比可以提高任务的稳定性和性能。同时还可以根据任务的具体需求添加其他合适的参数。
49.指定是否启用Shuffle传输过程中的SSL加密
mapreduce.shuffle.ssl.enabled是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定是否启用Shuffle传输过程中的SSL加密。该参数用于保障MapReduce任务中数据传输的安全性。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.shuffle.ssl.enabled/namevaluetrue/value !-- 启用SSL加密 --
/property需要注意的是启用SSL加密需要在集群中安装合适的SSL证书并根据实际情况进行配置。同时还需要确保集群中的相关组件支持SSL加密。如果需要禁用SSL加密可以将该参数的值设置为false。
50.指定Shuffle传输过程中使用的文件缓冲区大小
mapreduce.shuffle.ssl.file.buffer.size是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定Shuffle传输过程中使用的文件缓冲区大小。该参数用于控制文件读写操作的缓存大小以提高数据传输的效率。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.shuffle.ssl.file.buffer.size/namevalue65536/value !-- 设置文件缓冲区大小为65536字节 --
/property需要注意的是文件缓冲区大小的设置需要根据集群的硬件配置和实际的传输需求进行调整。如果集群的硬件配置较高可以适当增加文件缓冲区大小以提高数据传输的效率。如果集群的硬件配置较低可以适当减小文件缓冲区大小以节省内存消耗。同时还需要根据实际的传输需求进行调整以达到最佳的传输性能。
51.指定Shuffle传输过程中可以同时连接的节点数
mapreduce.shuffle.max.connections是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定Shuffle传输过程中可以同时连接的节点数。该参数用于控制Shuffle传输的并发度以保障任务的稳定性和性能。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.shuffle.max.connections/namevalue4096/value !-- 设置可以同时连接的节点数为4096 --
/property需要注意的是可以同时连接的节点数取决于集群的硬件配置和实际的传输需求。如果集群的硬件配置较高可以适当增加可以同时连接的节点数以提高数据传输的并发度。如果集群的硬件配置较低可以适当减小可以同时连接的节点数以避免过多的网络连接导致的性能问题。同时还需要根据实际的传输需求进行调整以达到最佳的传输性能。
52.指定Shuffle传输过程中可以同时处理的线程数
mapreduce.shuffle.max.threads是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定Shuffle传输过程中可以同时处理的线程数。该参数用于控制Shuffle传输的并发度以保障任务的稳定性和性能。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.shuffle.max.threads/namevalue1024/value !-- 设置可以同时处理的线程数为1024 --
/property需要注意的是可以同时处理的线程数取决于集群的硬件配置和实际的传输需求。如果集群的硬件配置较高可以适当增加可以同时处理的线程数以提高数据传输的并发度。如果集群的硬件配置较低可以适当减小可以同时处理的线程数以避免过多的线程导致的性能问题。同时还需要根据实际的传输需求进行调整以达到最佳的传输性能。
53.指定是否允许使用File#transferTo()方法进行Shuffle数据传输
mapreduce.shuffle.transferTo.allowed是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定是否允许使用File#transferTo()方法进行Shuffle数据传输。该参数用于控制Shuffle传输的方式以保障任务的稳定性和性能。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.shuffle.transferTo.allowed/namevaluetrue/value !-- 允许使用File#transferTo()方法进行Shuffle数据传输 --
/property需要注意的是使用File#transferTo()方法进行Shuffle数据传输可以提高数据传输的效率但是如果集群的文件系统不支持直接File#transferTo()可能会导致性能问题。如果集群的文件系统不支持直接File#transferTo()可以将该参数的值设置为false以使用其他的数据传输方式。同时还需要根据实际的传输需求进行调整以达到最佳的传输性能。
54.指定Shuffle传输过程中使用的缓冲区大小
mapreduce.shuffle.transfer.buffer.size是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定Shuffle传输过程中使用的缓冲区大小。该参数用于控制Shuffle传输的缓冲区大小以提高数据传输的效率。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.shuffle.transfer.buffer.size/namevalue524288/value !-- 设置缓冲区大小为524288字节 --
/property需要注意的是缓冲区大小的设置需要根据集群的硬件配置和实际的传输需求进行调整。如果集群的硬件配置较高可以适当增加缓冲区大小以提高数据传输的效率。如果集群的硬件配置较低可以适当减小缓冲区大小以节省内存消耗。同时还需要根据实际的传输需求进行调整以达到最佳的传输性能。
55.指定Reduce任务中读取数据时的标记和重置缓冲区大小的百分比
mapreduce.reduce.markreset.buffer.percent是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定Reduce任务中读取数据时的标记和重置缓冲区大小的百分比。该参数用于控制Reduce任务在读取数据时的标记和重置操作的缓冲区大小以提高数据读取的效率。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.reduce.markreset.buffer.percent/namevalue0.5/value !-- 设置标记和重置缓冲区大小的百分比为0.5 --
/property需要注意的是标记和重置缓冲区大小的百分比的设置需要根据集群的硬件配置和实际的读取需求进行调整。如果集群的硬件配置较高可以适当增加标记和重置缓冲区大小的百分比以提高数据读取的效率。如果集群的硬件配置较低可以适当减小标记和重置缓冲区大小的百分比以节省内存消耗。同时还需要根据实际的读取需求进行调整以达到最佳的读取性能。
56.指定是否启用 map speculative execution推测执行功能
mapreduce.map.speculative是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定是否启用 speculative execution推测执行功能。该参数用于控制Map任务是否启用推测执行以提高任务的稳定性和性能。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.map.speculative/namevaluetrue/value !-- 启用 speculative execution功能 --
/property需要注意的是启用推测执行功能可以提高任务的稳定性和性能但是如果集群的负载较高可能会导致额外的资源消耗。如果集群的负载较高可以将该参数的值设置为false以禁用推测执行功能。同时还需要根据实际的负载情况和性能需求进行调整以达到最佳的任务性能。
57.指定是否启用 reduce speculative execution推测执行功能
mapreduce.reduce.speculative是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定是否启用 speculative execution推测执行功能。该参数用于控制Reduce任务是否启用推测执行以提高任务的稳定性和性能。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.reduce.speculative/namevaluetrue/value !-- 启用 speculative execution功能 --
/property需要注意的是启用推测执行功能可以提高任务的稳定性和性能但是如果集群的负载较高可能会导致额外的资源消耗。如果集群的负载较高可以将该参数的值设置为false以禁用推测执行功能。同时还需要根据实际的负载情况和性能需求进行调整以达到最佳的任务性能。
58.指定启用 speculative execution推测执行功能时,允许的最大运行中任务数
mapreduce.job.speculative.speculative-cap-running-tasks是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定启用 speculative execution推测执行功能时允许的最大运行中任务数。该参数用于控制在启用推测执行功能时允许的最大运行中任务数以提高任务的稳定性和性能。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.job.speculative.speculative-cap-running-tasks/namevalue2/value !-- 允许的最大运行中任务数为2 --
/property需要注意的是允许的最大运行中任务数的设置需要根据集群的硬件配置和实际的性能需求进行调整。如果集群的硬件配置较高可以适当增加允许的最大运行中任务数以提高任务的性能。如果集群的硬件配置较低可以适当减小允许的最大运行中任务数以避免过多的资源消耗。同时还需要根据实际的性能需求进行调整以达到最佳的任务性能。
59.指定启用 speculative execution推测执行功能时允许的最大任务数
mapreduce.job.speculative.speculative-cap-total-tasks是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定启用 speculative execution推测执行功能时允许的最大任务数。该参数用于控制在启用推测执行功能时允许的最大任务数以提高任务的稳定性和性能。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.job.speculative.speculative-cap-total-tasks/namevalue4/value !-- 允许的最大任务数为4 --
/property需要注意的是允许的最大任务数的设置需要根据集群的硬件配置和实际的性能需求进行调整。如果集群的硬件配置较高可以适当增加允许的最大任务数以提高任务的性能。如果集群的硬件配置较低可以适当减小允许的最大任务数以避免过多的资源消耗。同时还需要根据实际的性能需求进行调整以达到最佳的任务性能。
60.指定启用 speculative execution推测执行功能时允许的最小任务数
mapreduce.job.speculative.minimum-allowed-tasks是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定启用 speculative execution推测执行功能时允许的最小任务数。该参数用于控制在启用推测执行功能时允许的最小任务数以提高任务的稳定性和性能。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.job.speculative.minimum-allowed-tasks/namevalue1/value !-- 允许的最小任务数为1 --
/property需要注意的是允许的最小任务数的设置需要根据集群的硬件配置和实际的性能需求进行调整。如果集群的硬件配置较高可以适当增加允许的最小任务数以提高任务的性能。如果集群的硬件配置较低可以适当减小允许的最小任务数以避免过多的资源消耗。同时还需要根据实际的性能需求进行调整以达到最佳的任务性能。
61.指定在启用 speculative execution推测执行功能时如果没有进行推测执行的重试次数
mapreduce.job.speculative.retry-after-no-speculate是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定在启用 speculative execution推测执行功能时如果没有进行推测执行的重试次数。该参数用于控制在启用推测执行功能时如果没有进行推测执行的重试次数以提高任务的稳定性和性能。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.job.speculative.retry-after-no-speculate/namevalue2/value !-- 重试次数为2次 --
/property需要注意的是重试次数的设置需要根据集群的硬件配置和实际的性能需求进行调整。如果集群的硬件配置较高可以适当增加重试次数以提高任务的性能。如果集群的硬件配置较低可以适当减小重试次数以避免过多的资源消耗。同时还需要根据实际的性能需求进行调整以达到最佳的任务性能。
62.指定在启用 speculative execution推测执行功能时如果进行推测执行失败的重试次数
mapreduce.job.speculative.retry-after-speculate是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定在启用 speculative execution推测执行功能时如果进行推测执行失败的重试次数。该参数用于控制在启用推测执行功能时如果进行推测执行失败的重试次数以提高任务的稳定性和性能。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.job.speculative.retry-after-speculate/namevalue3/value !-- 重试次数为3次 --
/property需要注意的是重试次数的设置需要根据集群的硬件配置和实际的性能需求进行调整。如果集群的硬件配置较高可以适当增加重试次数以提高任务的性能。如果集群的硬件配置较低可以适当减小重试次数以避免过多的资源消耗。同时还需要根据实际的性能需求进行调整以达到最佳的任务性能。
63.指定Map任务的输出收集器类
mapreduce.job.map.output.collector.class是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定Map任务的输出收集器类。该参数用于控制Map任务的输出收集器的实现类以实现Map任务的中间结果的收集和输出。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.job.map.output.collector.class/namevalueorg.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityMapOutputCollector/value !-- 设置为IdentityMapOutputCollector类 --
/property需要注意的是输出收集器类的设置需要根据实际的需求和中间结果的类型进行调整。不同的输出收集器类有不同的实现方式和功能可以根据实际需求选择合适的输出收集器类。同时还需要根据实际的Map任务逻辑和输出格式进行调整以实现Map任务的正确输出。
64.指定启用 speculative execution推测执行功能时判断任务节点是否为慢节点的阈值
mapreduce.job.speculative.slowtaskthreshold是Hadoop MapReduce中的一个配置参数用于指定启用 speculative execution推测执行功能时判断任务节点是否为慢节点的阈值。该参数用于控制在启用推测执行功能时判断任务节点是否为慢节点的阈值以提高任务的稳定性和性能。
可以通过以下方式设置该参数的值
propertynamemapreduce.job.speculative.slowtaskthreshold/namevalue60000/value !-- 阈值为60000毫秒 --
/property需要注意的是判断任务节点是否为慢节点的阈值的设置需要根据实际的性能需求和任务特点进行调整。如果阈值设置过小可能会导致过多的慢节点被判断为快节点从而影响推测执行的准确性和性能。如果阈值设置过大可能会导致过多的快节点被判断为慢节点从而影响推测执行的准确性和性能。因此需要根据实际的性能需求和任务特点进行调整以达到最佳的任务性能。
65.控制是否启用ubertask
mapreduce.job.ubertask.enable是Hadoop MapReduce框架中的一个配置属性。该属性用于控制是否启用ubertaskubertask是指将小规模的作业合并为一个单独的任务以减少任务启动和执行的开销。
当mapreduce.job.ubertask.enable设置为true时MapReduce框架将尝试将小型作业的Map和Reduce任务合并为一个单一的任务。这个任务会在本地运行而不是在集群上启动独立的任务。这样可以显著减少作业启动的开销因为它无需为每个小任务启动独立的JVMJava虚拟机。
在一些特定的情况下ubertask可以提高性能特别是对于那些包含大量小型任务的作业。但对于大规模任务ubertask可能会导致单个任务的执行时间过长降低整体作业的性能。
在Hadoop配置文件中可以通过以下方式设置mapreduce.job.ubertask.enable
propertynamemapreduce.job.ubertask.enable/namevaluetrue/value !-- 或者 false根据需要设置 --
/property这样的配置可以在mapred-site.xml或mapred-default.xml等Hadoop配置文件中进行。当这个属性设置为true时ubertask将被启用否则将被禁用。
66.设置ubertask中最大的Map任务数
mapreduce.job.ubertask.maxmaps是Hadoop MapReduce框架中的一个配置属性用于设置ubertask中最大的Map任务数。Ubertask是一种优化机制它将小规模的Map和Reduce任务合并为一个单一的任务以减少任务启动和执行的开销。
当mapreduce.job.ubertask.enable被设置为true时可以使用mapreduce.job.ubertask.maxmaps来指定ubertask中最多允许的Map任务数。这个属性的值可以根据作业的性质和集群的配置进行调整。
在Hadoop配置文件中可以通过以下方式设置mapreduce.job.ubertask.maxmaps
propertynamemapreduce.job.ubertask.maxmaps/namevalue4/value !-- 设置为期望的最大Map任务数 --
/property这个配置表示ubertask中最多允许4个Map任务。通过调整这个值可以在满足作业需求的同时控制ubertask中Map任务的规模。需要注意的是这个值应该根据具体的作业和集群性能进行优化以避免单个ubertask变得过于庞大导致性能问题。
在使用ubertask时还需要关注ubertask的大小对整个作业性能的影响并根据实际情况进行调整。
67.设置ubertask中最大的Reduce任务数
mapreduce.job.ubertask.maxreduces是Hadoop MapReduce框架中的一个配置属性用于设置ubertask中最大的Reduce任务数。Ubertask是一种优化机制它将小规模的Map和Reduce任务合并为一个单一的任务以减少任务启动和执行的开销。
当mapreduce.job.ubertask.enable被设置为true时可以使用mapreduce.job.ubertask.maxreduces来指定ubertask中最多允许的Reduce任务数。这个属性的值可以根据作业的性质和集群的配置进行调整。
在Hadoop配置文件中可以通过以下方式设置mapreduce.job.ubertask.maxreduces
propertynamemapreduce.job.ubertask.maxreduces/namevalue2/value !-- 设置为期望的最大Reduce任务数 --
/property这个配置表示ubertask中最多允许2个Reduce任务。通过调整这个值可以在满足作业需求的同时控制ubertask中Reduce任务的规模。需要注意的是这个值应该根据具体的作业和集群性能进行优化以避免单个ubertask变得过于庞大导致性能问题。
在使用ubertask时还需要关注ubertask的大小对整个作业性能的影响并根据实际情况进行调整。
68.设置ubertask允许的最大字节数
mapreduce.job.ubertask.maxbytes是Hadoop MapReduce框架中的一个配置属性用于设置ubertask允许的最大字节数。Ubertask是一种优化机制它将小规模的Map和Reduce任务合并为一个单一的任务以减少任务启动和执行的开销。
当mapreduce.job.ubertask.enable被设置为true时可以使用mapreduce.job.ubertask.maxbytes来指定ubertask允许的最大字节数。这个属性的值可以根据作业的性质和集群的配置进行调整。
在Hadoop配置文件中可以通过以下方式设置mapreduce.job.ubertask.maxbytes
propertynamemapreduce.job.ubertask.maxbytes/namevalue5368709120/value !-- 设置为期望的最大字节数 --
/property这个配置表示ubertask允许的最大字节数为5 GB。通过调整这个值可以在满足作业需求的同时控制ubertask的规模。需要注意的是这个值应该根据具体的作业和集群性能进行优化以避免单个ubertask变得过于庞大导致性能问题。
在使用ubertask时还需要关注ubertask的大小对整个作业性能的影响并根据实际情况进行调整。
69.控制是否将作业的事件数据timeline data发送到Hadoop Timeline ServiceATS
mapreduce.job.emit-timeline-data是Hadoop MapReduce框架中的一个配置属性用于控制是否将作业的事件数据timeline data发送到Hadoop Timeline ServiceATS。
Hadoop Timeline ServiceATS是Hadoop生态系统中的一个组件用于收集、存储和查询作业执行过程中产生的事件和元数据。通过ATS用户可以了解作业的执行情况、任务的状态变化、任务的计数器等信息。
当mapreduce.job.emit-timeline-data配置属性被设置为true时MapReduce框架会将作业产生的事件数据发送到ATS。这些事件数据包括作业启动、作业完成、任务启动、任务完成等事件用于记录作业的执行过程和性能信息。
在Hadoop配置文件中可以通过以下方式设置mapreduce.job.emit-timeline-data
propertynamemapreduce.job.emit-timeline-data/namevaluetrue/value !-- 或者 false根据需要设置 --
/property如果设置为true作业的事件数据将被发送到ATS用户可以通过ATS的界面或API查询和分析这些数据。这对于作业的监控、性能调优以及故障排查都非常有帮助。
需要注意的是如果集群中未启用ATS服务或者配置不正确即使将mapreduce.job.emit-timeline-data设置为true也无法成功发送事件数据。因此在启用这个配置属性之前确保ATS服务已正确配置和运行。
70.设置共享缓存Shared Cache的模式
mapreduce.job.sharedcache.mode是Hadoop MapReduce框架中的一个配置属性用于设置共享缓存Shared Cache的模式。共享缓存是Hadoop生态系统的一项功能旨在提高任务的启动速度减少资源冗余以及更有效地利用集群资源。
以下是mapreduce.job.sharedcache.mode的可能值和解释
distributed: 这是默认值。在这个模式下共享缓存中的资源会被分发到每个任务所在的节点从而减少对共享缓存的集中依赖。这种模式适用于需要在每个节点上使用相同资源的场景可以减少网络传输开销。centralized: 在这个模式下共享缓存中的资源只会被放置在一个中心节点上任务需要使用这些资源时会从中心节点拉取。这种模式适用于资源较大、集中管理的场景可以减少每个节点上的存储开销。
在Hadoop配置文件中可以通过以下方式设置mapreduce.job.sharedcache.mode
propertynamemapreduce.job.sharedcache.mode/namevaluedistributed/value !-- 或者 centralized根据需要设置 --
/property需要根据实际应用场景和集群配置来选择合适的共享缓存模式。使用共享缓存可以有效地减少任务启动时资源的加载时间提高整个作业的执行效率。
71.设置FileInputFormat在生成输入切片input split时的最小切片大小
mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize是Hadoop MapReduce框架中的一个配置属性用于设置FileInputFormat在生成输入切片input split时的最小切片大小。
在MapReduce作业中输入文件被切分成多个切片每个切片对应一个Map任务。mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize属性用于控制这些切片的最小大小以确保切片不会太小而导致任务数量过多从而影响整个作业的性能。
在Hadoop配置文件中可以通过以下方式设置mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize
propertynamemapreduce.input.fileinputformat.split.minsize/namevalue134217728/value !-- 设置为期望的最小切片大小 --
/property上述配置中mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize的值为134217728字节128 MB表示生成的输入切片的最小大小为128 MB。可以根据实际需求和输入文件的特性调整这个值。
调整mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize的值可能对作业性能有影响。设置过小的值可能导致切片数量过多增加任务启动和管理的开销而设置过大的值可能导致切片太大无法充分利用集群中的并行性。因此建议根据实际场景进行调优。
72.设置 FileInputFormat 在获取文件列表状态list status时使用的线程数量
mapreduce.input.fileinputformat.list-status.num-threads 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性用于设置 FileInputFormat 在获取文件列表状态list status时使用的线程数量。
在 MapReduce 作业中FileInputFormat 用于生成输入切片input split。获取文件列表状态是指获取输入目录中的文件列表以便将文件划分为适当大小的输入切片。为了提高获取文件列表状态的效率Hadoop 提供了多线程的机制。
在 Hadoop 配置文件中可以通过以下方式设置 mapreduce.input.fileinputformat.list-status.num-threads
propertynamemapreduce.input.fileinputformat.list-status.num-threads/namevalue8/value !-- 设置为期望的线程数量 --
/property上述配置中mapreduce.input.fileinputformat.list-status.num-threads 的值为 8表示在获取文件列表状态时将使用 8 个线程。可以根据集群的性能和实际需求来调整线程数量。
注意在调整该属性时应该小心确保不会超过系统的资源限制。设置合理的线程数量有助于提高获取文件列表状态的效率但设置过多的线程可能会导致资源争夺和性能下降。因此在调整任何与线程数相关的配置时需要根据实际情况进行测试和优化。
73.设置 LineInputFormat 在生成输入切片input split时的行数
mapreduce.input.lineinputformat.linespermap 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性用于设置 LineInputFormat 在生成输入切片input split时的行数。
在 MapReduce 作业中LineInputFormat 用于处理文本文件将文件按行拆分为输入切片。mapreduce.input.lineinputformat.linespermap 允许用户指定每个输入切片包含的行数从而控制生成的 Map 任务的数量。
在 Hadoop 配置文件中可以通过以下方式设置 mapreduce.input.lineinputformat.linespermap
propertynamemapreduce.input.lineinputformat.linespermap/namevalue1000/value !-- 设置为期望的每个输入切片的行数 --
/property上述配置中mapreduce.input.lineinputformat.linespermap 的值为 1000表示每个输入切片将包含大约 1000 行。这样可以通过控制每个切片的大小来影响 Map 任务的数量进而影响整个作业的性能。
调整 mapreduce.input.lineinputformat.linespermap 的值可以在某种程度上优化 MapReduce 作业的性能。设置合理的行数有助于平衡任务的并行性和输入数据的划分从而提高作业的整体效率。但需要注意设置过小的值可能导致生成的切片数量过多增加任务启动和管理的开销而设置过大的值可能导致某些 Map 任务处理过大的数据块而效率降低。因此选择合适的行数需要根据实际场景进行调优。
74.设置客户端提交的 MapReduce 作业相关文件的副本数
mapreduce.client.submit.file.replication 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性用于设置客户端提交的 MapReduce 作业相关文件的副本数。
在 MapReduce 作业中客户端提交的文件包括作业的 JAR 文件、配置文件等。mapreduce.client.submit.file.replication 属性允许用户指定这些文件的副本数。副本数影响文件的冗余度和数据的可靠性以及文件在 Hadoop 分布式文件系统如 HDFS中的存储情况。
在 Hadoop 配置文件中可以通过以下方式设置 mapreduce.client.submit.file.replication
propertynamemapreduce.client.submit.file.replication/namevalue3/value !-- 设置为期望的文件副本数 --
/property上述配置中mapreduce.client.submit.file.replication 的值为 3表示客户端提交的文件将被存储为 HDFS 副本数为 3 的文件。这样可以提高文件的可靠性因为在某个节点不可用时仍然可以从其他节点获取文件。
注意在调整这个属性时应该权衡副本数和存储成本。较大的副本数会增加存储成本和网络传输开销但提高了数据的冗余度和可靠性。适当的副本数取决于集群的特性和需求需要根据实际情况进行调整。
75.控制在 MapReduce 作业中当任务失败时是否保留该任务的输出文件
mapreduce.task.files.preserve.failedtasks 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性用于控制在 MapReduce 作业中当任务失败时是否保留该任务的输出文件。
在 MapReduce 作业中当一个任务失败时通常会重试该任务或者将失败的任务输出的临时文件删除。mapreduce.task.files.preserve.failedtasks 属性允许用户指定是否在任务失败时保留其输出文件。
在 Hadoop 配置文件中可以通过以下方式设置 mapreduce.task.files.preserve.failedtasks
propertynamemapreduce.task.files.preserve.failedtasks/namevaluetrue/value !-- 或者 false根据需要设置 --
/property上述配置中mapreduce.task.files.preserve.failedtasks 的值为 true表示当任务失败时保留该任务的输出文件。如果设置为 false则在任务失败时将删除该任务的输出文件。
保留失败任务的输出文件可能有助于调试任务失败的原因但也会占用额外的存储空间。在实际应用中可以根据需要进行设置。如果任务失败的原因容易通过日志等方式查找可能可以将该属性设置为 false 以减少不必要的存储开销。
