离线数据系统之MapReduce加强
流量统计相关需求
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对流量日志中的用户统计总上、下行流量
技术点： 自定义javaBean用来在mapreduce中充当value
注意： javaBean要实现Writable接口，实现两个方法
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//序列化，将对象的字段信息写入输出流 @Override public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(upflow); out.writeLong(downflow); out.writeLong(sumflow);
}
//反序列化，从输入流中读取各个字段信息 @Override public void readFields(DataInput in) throws IOException { upflow = in.readLong(); downflow = in.readLong(); sumflow = in.readLong();
} |
- 统计流量且按照流量大小倒序排序
技术点：这种需求，用一个mapreduce -job 不好实现，需要两个mapreduce -job
第一个job负责流量统计，跟上题相同
第二个job读入第一个job的输出，然后做排序
要将flowBean作为map的key输出，这样mapreduce就会自动排序
此时，flowBean要实现接口WritableComparable
要实现其中的compareTo()方法，方法中，我们可以定义倒序比较的逻辑
- 统计流量且按照手机号的归属地，将结果数据输出到不同的省份文件中
技术点：自定义Partitioner
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@Override public int getPartition(Text key, FlowBean value, int numPartitions) {
String prefix = key.toString().substring(0,3); Integer partNum = pmap.get(prefix);
return (partNum==null?4:partNum); } |
自定义partition后，要根据自定义partitioner的逻辑设置相应数量的reduce task
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job.setNumReduceTasks(5); |
注意：如果reduceTask的数量>= getPartition的结果数 ，则会多产生几个空的输出文件part-r-000xx
如果 1<reduceTask的数量<getPartition的结果数 ，则有一部分分区数据无处安放，会Exception！！！
如果 reduceTask的数量=1，则不管mapTask端输出多少个分区文件，最终结果都交给这一个reduceTask，最终也就只会产生一个结果文件 part-r-00000
社交粉丝数据分析
以下是qq的好友列表数据，冒号前是一个用，冒号后是该用户的所有好友（数据中的好友关系是单向的）
A:B,C,D,F,E,O
B:A,C,E,K
C:F,A,D,I
D:A,E,F,L
E:B,C,D,M,L
F:A,B,C,D,E,O,M
G:A,C,D,E,F
H:A,C,D,E,O
I:A,O
J:B,O
K:A,C,D
L:D,E,F
M:E,F,G
O:A,H,I,J
求出哪些人两两之间有共同好友，及他俩的共同好友都有谁？
解题思路：
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第一步 map 读一行 A:B,C,D,F,E,O 输出 <B,A><C,A><D,A><F,A><E,A><O,A> 在读一行 B:A,C,E,K 输出 <A,B><C,B><E,B><K,B>
REDUCE 拿到的数据比如<C,A><C,B><C,E><C,F><C,G>...... 输出： <A-B,C> <A-E,C> <A-F,C> <A-G,C> <B-E,C> <B-F,C>.....
第二步 map 读入一行<A-B,C> 直接输出<A-B,C>
reduce 读入数据 <A-B,C><A-B,F><A-B,G>....... 输出： A-B C,F,G,..... |
扩展：求互粉的人！！！！
倒排索引建立
需求：有大量的文本（文档、网页），需要建立搜索索引
- 自定义inputFormat
1.1 需求
无论hdfs还是mapreduce，对于小文件都有损效率，实践中，又难免面临处理大量小文件的场景，此时，就需要有相应解决方案
1.2 分析
小文件的优化无非以下几种方式：
- 在数据采集的时候，就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS
- 在业务处理之前，在HDFS上使用mapreduce程序对小文件进行合并
- 在mapreduce处理时，可采用combineInputFormat提高效率
1.3 实现
本节实现的是上述第二种方式
程序的核心机制：
自定义一个InputFormat
改写RecordReader，实现一次读取一个完整文件封装为KV
在输出时使用SequenceFileOutPutFormat输出合并文件
代码如下：
自定义InputFromat
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public class WholeFileInputFormat extends FileInputFormat<NullWritable, BytesWritable> { //设置每个小文件不可分片,保证一个小文件生成一个key-value键值对 @Override protected boolean isSplitable(JobContext context, Path file) { return false; }
@Override public RecordReader<NullWritable, BytesWritable> createRecordReader( InputSplit split, TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException { WholeFileRecordReader reader = new WholeFileRecordReader(); reader.initialize(split, context); return reader; } }
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自定义RecordReader
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class WholeFileRecordReader extends RecordReader<NullWritable, BytesWritable> { private FileSplit fileSplit; private Configuration conf; private BytesWritable value = new BytesWritable(); private boolean processed = false;
@Override public void initialize(InputSplit split, TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException { this.fileSplit = (FileSplit) split; this.conf = context.getConfiguration(); < 1b5d8 p style="margin-left:0cm;"> }
@Override public boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException { if (!processed) { byte[] contents = new byte[(int) fileSplit.getLength()]; Path file = fileSplit.getPath(); FileSystem fs = file.getFileSystem(conf); FSDataInputStream in = null; try { in = fs.open(file); IOUtils.readFully(in, contents, 0, contents.length); value.set(contents, 0, contents.length); } finally { IOUtils.closeStream(in); } processed = true; return true; } return false; }
@Override public NullWritable getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException { return NullWritable.get(); }
@Override public BytesWritable getCurrentValue() throws IOException, InterruptedException { return value; }
@Override public float getProgress() throws IOException { return processed ? 1.0f : 0.0f; }
@Override public void close() throws IOException { // do nothing } } |
定义mapreduce处理流程
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public class SmallFilesToSequenceFileConverter extends Configured implements Tool { static class SequenceFileMapper extends Mapper<NullWritable, BytesWritable, Text, BytesWritable> { private Text filenameKey;
@Override protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException { InputSplit split = context.getInputSplit(); Path path = ((FileSplit) split).getPath(); filenameKey = new Text(path.toString()); }
@Override protected void map(NullWritable key, BytesWritable value, Context context) throws IOException, InterruptedException { context.write(filenameKey, value); } }
@Override public int run(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "hdfs"); String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args) .getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: combinefiles <in> <out>"); System.exit(2); }
Job job = Job.getInstance(conf,"combine small files to sequencefile"); // job.setInputFormatClass(WholeFileInputFormat.class); job.setOutputFormatClass(SequenceFileOutputFormat.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(BytesWritable.class); job.setMapperClass(SequenceFileMapper.class); return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1; }
public static void main(String[] args) throws Exception { int exitCode = ToolRunner.run(new SmallFilesToSequenceFileConverter(), args); System.exit(exitCode);
} } |
- 自定义outputFormat
2.1 需求
现有一些原始日志需要做增强解析处理，流程：
- 从原始日志文件中读取数据
- 根据日志中的一个URL字段到外部知识库中获取信息增强到原始日志
- 如果成功增强，则输出到增强结果目录；如果增强失败，则抽取原始数据中URL字段输出到待爬清单目录
2.2 分析
程序的关键点是要在一个mapreduce程序中根据数据的不同输出两类结果到不同目录，这类灵活的输出需求可以通过自定义outputformat来实现
2.3 实现
实现要点：
- 在mapreduce中访问外部资源
- 自定义outputformat，改写其中的recordwriter，改写具体输出数据的方法write()
代码实现如下：
数据库获取数据的工具
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public class DBLoader {
public static void dbLoader(HashMap<String, String> ruleMap) { Connection conn = null; Statement st = null; ResultSet res = null;
try { Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://hdp-node01:3306/urlknowledge", "root", "root"); st = conn.createStatement(); res = st.executeQuery("select url,content from urlcontent"); while (res.next()) { ruleMap.put(res.getString(1), res.getString(2)); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace();
} finally { try{ if(res!=null){ res.close(); } if(st!=null){ st.close(); } if(conn!=null){ conn.close(); }
}catch(Exception e){ e.printStackTrace(); } } }
public static void main(String[] args) { DBLoader db = new DBLoader(); HashMap<String, String> map = new HashMap<String,String>(); db.dbLoader(map); System.out.println(map.size()); } } |
自定义一个outputformat
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public class LogEnhancerOutputFormat extends FileOutputFormat<Text, NullWritable>{
@Override public RecordWriter<Text, NullWritable> getRecordWriter(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {
FileSystem fs = FileSystem.get(context.getConfiguration()); Path enhancePath = new Path("hdfs://hdp-node01:9000/flow/enhancelog/enhanced.log"); Path toCrawlPath = new Path("hdfs://hdp-node01:9000/flow/tocrawl/tocrawl.log");
FSDataOutputStream enhanceOut = fs.create(enhancePath); FSDataOutputStream toCrawlOut = fs.create(toCrawlPath);
return new MyRecordWriter(enhanceOut,toCrawlOut); }
static class MyRecordWriter extends RecordWriter<Text, NullWritable>{
FSDataOutputStream enhanceOut = null; FSDataOutputStream toCrawlOut = null;
public MyRecordWriter(FSDataOutputStream enhanceOut, FSDataOutputStream toCrawlOut) { this.enhanceOut = enhanceOut; this.toCrawlOut = toCrawlOut; }
@Override public void write(Text key, NullWritable value) throws IOException, InterruptedException {
//有了数据，你来负责写到目的地 —— hdfs //判断，进来内容如果是带tocrawl的，就往待爬清单输出流中写 toCrawlOut if(key.toString().contains("tocrawl")){ toCrawlOut.write(key.toString().getBytes()); }else{ enhanceOut.write(key.toString().getBytes()); }
}
@Override public void close(TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {
if(toCrawlOut!=null){ toCrawlOut.close(); } if(enhanceOut!=null){ enhanceOut.close(); }
}
} } |
开发mapreduce处理流程
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/** * 这个程序是对每个小时不断产生的用户上网记录日志进行增强(将日志中的url所指向的网页内容分析结果信息追加到每一行原始日志后面) * * @author * */ public class LogEnhancer {
static class LogEnhancerMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {
HashMap<String, String> knowledgeMap = new HashMap<String, String>();
/** * maptask在初始化时会先调用setup方法一次 利用这个机制，将外部的知识库加载到maptask执行的机器内存中 */ @Override protected void setup(org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context context) throws IOException, InterruptedException {
DBLoader.dbLoader(knowledgeMap);
}
@Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
String[] fields = StringUtils.split(line, "\t");
try { String url = fields[26];
// 对这一行日志中的url去知识库中查找内容分析信息 String content = knowledgeMap.get(url);
// 根据内容信息匹配的结果，来构造两种输出结果 String result = ""; if (null == content) { // 输往待爬清单的内容 result = url + "\t" + "tocrawl\n"; } else { // 输往增强日志的内容 result = line + "\t" + content + "\n"; }
context.write(new Text(result), NullWritable.get()); } catch (Exception e) {
} }
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(LogEnhancer.class);
job.setMapperClass(LogEnhancerMapper.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
// 要将自定义的输出格式组件设置到job中 job.setOutputFormatClass(LogEnhancerOutputFormat.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
// 虽然我们自定义了outputformat，但是因为我们的outputformat继承自fileoutputformat // 而fileoutputformat要输出一个_SUCCESS文件，所以，在这还得指定一个输出目录 FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.waitForCompletion(true); System.exit(0);
}
} |
- 自定义GroupingComparator
3.1 需求
有如下订单数据
|
订单id |
商品id |
成交金额 |
|
Order_0000001 |
Pdt_01 |
222.8 |
|
Order_0000001 |
Pdt_05 |
25.8 |
|
Order_0000002 |
Pdt_03 |
522.8 |
|
Order_0000002 |
Pdt_04 |
122.4 |
|
Order_0000003 |
Pdt_01 |
222.8 |
现在需要求出每一个订单中成交金额最大的一笔交易
3.2 分析
1、利用“订单id和成交金额”作为key，可以将map阶段读取到的所有订单数据按照id分区，按照金额排序，发送到reduce
2、在reduce端利用groupingcomparator将订单id相同的kv聚合成组，然后取第一个即是最大值
3.3 实现
自定义groupingcomparator
|
/** * 用于控制shuffle过程中reduce端对kv对的聚合逻辑 * @author duanhaitao@itcast.cn * */ public class ItemidGroupingComparator extends WritableComparator {
protected ItemidGroupingComparator() {
super(OrderBean.class, true); }
@Override public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) { OrderBean abean = (OrderBean) a; OrderBean bbean = (OrderBean) b;
//将item_id相同的bean都视为相同，从而聚合为一组 return abean.getItemid().compareTo(bbean.getItemid()); } } |
定义订单信息bean
|
/** * 订单信息bean，实现hadoop的序列化机制 * @author duanhaitao@itcast.cn * */ public class OrderBean implements WritableComparable<OrderBean>{ private Text itemid; private DoubleWritable amount;
public OrderBean() { } public OrderBean(Text itemid, DoubleWritable amount) { set(itemid, amount); }
public void set(Text itemid, DoubleWritable amount) {
this.itemid = itemid; this.amount = amount;
}
public Text getItemid() { return itemid; }
public DoubleWritable getAmount() { return amount; }
@Override public int compareTo(OrderBean o) { int cmp = this.itemid.compareTo(o.getItemid()); if (cmp == 0) {
cmp = -this.amount.compareTo(o.getAmount()); } return cmp; }
@Override public void write(DataOutput out) throws IOException { out.writeUTF(itemid.toString()); out.writeDouble(amount.get());
}
@Override public void readFields(DataInput in) throws IOException { String readUTF = in.readUTF(); double readDouble = in.readDouble();
this.itemid = new Text(readUTF); this.amount= new DoubleWritable(readDouble); }
@Override public String toString() { return itemid.toString() + "\t" + amount.get(); } } |
编写mapreduce处理流程
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/** * 利用secondarysort机制输出每种item订单金额最大的记录 * @author duanhaitao@itcast.cn * */ public class SecondarySort {
static class SecondarySortMapper extends Mapper<LongWritable, Text, OrderBean, NullWritable>{
OrderBean bean = new OrderBean();
@Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString(); String[] fields = StringUtils.split(line, "\t");
bean.set(new Text(fields[0]), new DoubleWritable(Double.parseDouble(fields[1])));
context.write(bean, NullWritable.get());
}
}
static class SecondarySortReducer extends Reducer<OrderBean, NullWritable, OrderBean, NullWritable>{
//在设置了groupingcomparator以后，这里收到的kv数据 就是： <1001 87.6>,null <1001 76.5>,null .... //此时，reduce方法中的参数key就是上述kv组中的第一个kv的key：<1001 87.6> //要输出同一个item的所有订单中最大金额的那一个，就只要输出这个key @Override protected void reduce(OrderBean key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { context.write(key, NullWritable.get()); } }
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(SecondarySort.class);
job.setMapperClass(SecondarySortMapper.class); job.setReducerClass(SecondarySortReducer.class);
job.setOutputKeyClass(OrderBean.class); job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); //指定shuffle所使用的GroupingComparator类 job.setGroupingComparatorClass(ItemidGroupingComparator.class); //指定shuffle所使用的partitioner类 job.setPartitionerClass(ItemIdPartitioner.class);
job.setNumReduceTasks(3);
job.waitForCompletion(true);
}
} |
- Mapreduce中的DistributedCache应用
4.1 Map端join案例
4.1.1 需求
实现两个“表”的join操作，其中一个表数据量小，一个表很大，这种场景在实际中非常常见，比如“订单日志” join “产品信息”
4.1.2 分析
--原理阐述
适用于关联表中有小表的情形；
可以将小表分发到所有的map节点，这样，map节点就可以在本地对自己所读到的大表数据进行join并输出最终结果
可以大大提高join操作的并发度，加快处理速度
--示例：先在mapper类中预先定义好小表，进行join
--并用distributedcache机制将小表的数据分发到每一个maptask执行节点，从而每一个maptask节点可以从本地加载到小表的数据，进而在本地即可实现join
4.1.3 实现
|
public class TestDistributedCache { static class TestDistributedCacheMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>{ FileReader in = null; BufferedReader reader = null; HashMap<String,String> b_tab = new HashMap<String, String>(); String localpath =null; String uirpath = null;
//是在map任务初始化的时候调用一次 @Override protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException { //通过这几句代码可以获取到cache file的本地绝对路径，测试验证用 Path[] files = context.getLocalCacheFiles(); localpath = files[0].toString(); URI[] cacheFiles = context.getCacheFiles();
//缓存文件的用法——直接用本地IO来读取 //这里读的数据是map task所在机器本地工作目录中的一个小文件 in = new FileReader("b.txt"); reader =new BufferedReader(in); String line =null; while(null!=(line=reader.readLine())){
String[] fields = line.split(","); b_tab.put(fields[0],fields[1]);
} IOUtils.closeStream(reader); IOUtils.closeStream(in);
}
@Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//这里读的是这个map task所负责的那一个切片数据（在hdfs上） String[] fields = value.toString().split("\t");
String a_itemid = fields[0]; String a_amount = fields[1];
String b_name = b_tab.get(a_itemid);
// 输出结果 1001 98.9 banan context.write(new Text(a_itemid), new Text(a_amount + "\t" + ":" + localpath + "\t" +b_name ));
} } public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(TestDistributedCache.class);
job.setMapperClass(TestDistributedCacheMapper.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(LongWritable.class);
//这里是我们正常的需要处理的数据所在路径 FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
//不需要reducer job.setNumReduceTasks(0); //分发一个文件到task进程的工作目录 job.addCacheFile(new URI("hdfs://hadoop-server01:9000/cachefile/b.txt"));
//分发一个归档文件到task进程的工作目录 // job.addArchiveToClassPath(archive);
//分发jar包到task节点的classpath下 // job.addFileToClassPath(jarfile);
job.waitForCompletion(true); } } |
- Mapreduce的其他补充
5.1 计数器应用
在实际生产代码中，常常需要将数据处理过程中遇到的不合规数据行进行全局计数，类似这种需求可以借助mapreduce框架中提供的全局计数器来实现
示例代码如下：
|
public class MultiOutputs { //通过枚举形式定义自定义计数器 enum MyCounter{MALFORORMED,NORMAL}
static class CommaMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> {
@Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] words = value.toString().split(",");
for (String word : words) { context.write(new Text(word), new LongWritable(1)); } //对枚举定义的自定义计数器加1 context.getCounter(MyCounter.MALFORORMED).increment(1); //通过动态设置自定义计数器加1 context.getCounter("counterGroupa", "countera").increment(1); }
} |
5.2 多job串联
一个稍复杂点的处理逻辑往往需要多个mapreduce程序串联处理，多job的串联可以借助mapreduce框架的JobControl实现
示例代码：
|
ControlledJob cJob1 = new ControlledJob(job1.getConfiguration()); ControlledJob cJob2 = new ControlledJob(job2.getConfiguration()); ControlledJob cJob3 = new ControlledJob(job3.getConfiguration());
// 设置作业依赖关系 cJob2.addDependingJob(cJob1); cJob3.addDependingJob(cJob2);
JobControl jobControl = new JobControl("RecommendationJob"); jobControl.addJob(cJob1); jobControl.addJob(cJob2); jobControl.addJob(cJob3);
cJob1.setJob(job1); cJob2.setJob(job2); cJob3.setJob(job3);
// 新建一个线程来运行已加入JobControl中的作业，开始进程并等待结束 Thread jobControlThread = new Thread(jobControl); jobControlThread.start(); while (!jobControl.allFinished()) { Thread.sleep(500); } jobControl.stop();
return 0; |
5.3 Configuration对象高级应用
- mapreduce参数优化
MapReduce重要配置参数
11.1 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
11.2 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.”。
11.3 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
11.4 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。
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