Hadoop JobTracker 启动java参数
Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，用于处理大规模数据集的分布式计算。Hadoop的核心模块包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和Hadoop MapReduce。JobTracker是Hadoop MapReduce框架的一个重要组件，用于协调和管理分布式作业的执行。
在启动Hadoop JobTracker时，可以通过配置一些Java参数来优化其性能和功能。本文将介绍一些常用的Java参数，并提供相应的代码示例。
1. mapred.job.tracker.handler.count
mapred.job.tracker.handler.count参数用于配置JobTracker处理请求的线程数量。增加该参数的值可以提高JobTracker的并发处理能力。
// 使用-XX:参数设置mapred.job.tracker.handler.count参数
bin/hadoop -Dmapred.job.tracker.handler.count=1000 jobtracker
2. mapred.job.tracker.taskScheduler
mapred.job.tracker.taskScheduler参数用于配置JobTracker的任务调度器。Hadoop默认的任务调度器是org.apache.hadoop.mapred.JobQueueTaskScheduler，但也可以选择其他调度器，如org.apache.hadoop.mapred.CapacityTaskScheduler。
// 使用-D参数设置mapred.job.tracker.taskScheduler参数
bin/hadoop -Dmapred.job.tracker.taskScheduler=org.apache.hadoop.mapred.CapacityTaskScheduler jobtracker
3. mapred.jobtracker.maxtasks.per.job
mapred.jobtracker.maxtasks.per.job参数用于限制每个作业的最大任务数。通过调整该参数的值，可以控制作业的并行度。
// 使用-XX:参数设置mapred.jobtracker.maxtasks.per.job参数
bin/hadoop -Dmapred.jobtracker.maxtasks.per.job=10000 jobtracker
4. mapred.job.tracker.retiredjobs.cache.size
mapred.job.tracker.retiredjobs.cache.size参数用于配置JobTracker缓存已完成作业的最大数量。适当调整该参数可以平衡内存使用和对历史作业的查询需求。
// 使用-XX:参数设置mapred.job.tracker.retiredjobs.cache.size参数
bin/hadoop -Dmapred.job.tracker.retiredjobs.cache.size=500 jobtracker
5. mapred.job.tracker.persist.jobstatus.active
mapred.job.tracker.persist.jobstatus.active参数用于配置JobTracker是否持久化活动作业的状态。如果设置为true，则JobTracker会将活动作业的状态存储在本地磁盘上，以便在重启后恢复。默认值为false。
// 使用-D参数设置mapred.job.tracker.persist.jobstatus.active参数
bin/hadoop -Dmapred.job.tracker.persist.jobstatus.active=true jobtracker
以上是一些常用的Hadoop JobTracker启动Java参数。通过调整这些参数，可以提高JobTracker的性能和功能。
希望本文对你理解Hadoop JobTracker的启动Java参数有所帮助。如果你有任何问题或建议，请随时提问。
