1.1作业某个任务阻塞了，长时间占用资源不释放
1.2在MapTask任务运行完毕，ReduceTask运行过程中，某个MapTask节点挂了，或者某个MapTask结果存放的那磁盘坏掉了
在TaskTracker，每个任务会定期向TaskTracker汇报进度，如果进度不变则不汇报，这样一旦达到超时限制，TaskTracker会杀掉该任务，并将任务状态KILLED汇报给YARN,从而重新调度该任务。
Case1:如果节点挂掉，JobTracker通过心跳机制知道TaskTracker死掉了，会重新调度之前正在运行的Task和正在运行的作业中已经运行完成的MapTask
Case2:如果节点没有挂，只是存放MapTask结果的磁盘损坏了，则分两种情况
#所有的ReduceTask已经完成shuffle阶段
#尚有部分ReduceTask没有完成shuffle阶段，需要读取该MapTask任务
后来通过调整mapreduce.reduce.java.opts=-Xmx5000m 任务才执行通过。也就是说shuffle要4G内存
调整一下参数
mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent=0.4
mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies=5
mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent=0.6
mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent=0.17
shuffle任然要4G内存。感觉shuffle.memory.limit.percent没有起到作用
如果是物理内存溢出，需要调整mapreduce.reduce.memory.mb参数，默认是1024，
如果是虚拟内存溢出，需要调整yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio，默认是2.1，调大即可，
或者直接不限制虚拟内存，即yarn.nodemanager.vmem-check-enabled置为false（在yarn-site.xml中，默认是true），
物理内存也可以不检查，将yarn.nodemanager.pmem-check-enabled置为false（默认是true）。
每次处理100G左右的数据，但是程序一运行，CPU使用率会达到100%，直到任务结束，内存使用不会达到最大。在NodeMangager机器上，使用jps命令查看，会发现有8个YarnChild进程，是否可以通过更改配置文件来减少YarnChild进程数量，来达到减少CPU占用。
有几种方法，一种是使用多租户资源调度器，比如fairscheduler，capacity scheduler，配置多类型资源调度功能，这样，你可以使用参数mapreduce.map.cpu.vcores和mapreduce.reduce.cpu.vcores指定每个任务使用的CPU数目，默认是1个，另外，默认只支持内存调度，你可以通过参数mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb增大任务的内存使用量，减少一个节点上的并发任务数目
如果你配置了yarn.nodemanager.resource.memory-mb这个配置项，你把值改大些，或者直接就用默认的然后再根据需要去调整
问题的原因起于对于悬挂的task，如果NMr在一段时间（默认是10min，可以通过mapred.task.timeout属性值来设置，单位是毫秒）内一直没有收到它的进度报告，则把它标记为失效
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MapReduce优化
优化（1）资源相关参数：
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 32
yarn.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%
优化（2）容错相关参数：
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。
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。
mapreduce.map.failures.maxpercent: 当失败的 Map Task 失败比例超过该值，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。
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.
mapreduce.task.timeout: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，可能是临时卡住，也许永远会卡住。为了防止因为用户程序永远 block 不退出，则强制设置了一个超时时间（单位毫秒），默认是600000，值为 0 将禁用超时。
优化（3）效率跟稳定性参数（任务的推测执行）：
Straggle（掉队者）是指那些跑的很慢但最终会成功完成的任务。一个掉队的Map任务会阻止Reduce任务开始执行。
Hadoop不能自动纠正掉队任务，但是可以识别那些跑的比较慢的任务，然后它会产生另一个等效的任务作为备份，并使用首先完成的那个任务的结果，此时另外一个任务则会被要求停止执行。这种技术称为推测执行（speculative execution）。
默认使用推测执行。
属性 描述
mapreduce.map.speculative 控制Map任务的推测执行（默认true）
mapreduce.reduce.speculative 控制Reduce任务的推测执行（默认true）
mapreduce.job.speculative.speculativecap 推测执行功能的任务能够占总任务数量的比例（默认0.1，范围0~1）
mapreduce.job.speculative.slownodethreshold 判断某个TaskTracker是否适合启动某个task的speculative task（默认1）
mapreduce.job.speculative.slowtaskthreshold 判断某个task是否可以启动speculative task（默认1）
mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize FileInputFormat做切片时最小切片大小，默认 1。
mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize FileInputFormat做切片时最大切片大小