Hadoop之mapreduce参数大全-1

1.设置Map/Reduce任务允许使用的最大虚拟内存大小

mapred.task.maxvmem是MapReduce的一个配置参数，用于指定每个Map/Reduce任务允许使用的最大虚拟内存大小（以字节为单位）。如果一个任务使用的虚拟内存超过了此参数指定的值，则任务会被认为是失败的，并且MapReduce集群会尝试重新分配任务。

默认情况下，此参数的值为MapReduce任务的堆内存大小的两倍。可以通过在mapred-site.xml配置文件中设置来修改此参数的值。 将此参数设置得比默认值小，可以用于限制任务的内存使用，从而减少集群中总的内存使用量。但是，如果任务的内存使用量超过了指定的值，可能会导致任务失败和重新分配，从而影响任务的执行效率。

需要注意的是，此参数只对使用Java虚拟机的任务有效，对于其他类型的MapReduce任务（如Shell任务）则无效。

mapred.task.maxvmem = 1024

2.指定包含MapReduce作业的JAR文件

mapreduce.job.jar是MapReduce的一个配置参数，用于指定包含MapReduce作业的JAR文件。通过此参数，可以将所有依赖项打包到一个JAR文件中，以便在集群中分发和执行作业。

设置此参数后，MapReduce集群会将JAR文件中的Mapper、Reducer和其他相关类加载到内存中，并在执行作业时使用这些类。这样可以减少作业的依赖项在集群中的分发和加载时间，提高作业的执行效率。

需要注意的是，如果作业依赖于其他文件或资源，这些文件或资源也应该包含在JAR文件中，以便在集群中正确加载和使用。另外，如果作业需要访问集群中的其他服务或资源，可能需要在JAR文件中提供相关的配置信息。

<property>
  <name>mapreduce.job.jarname>
  <value>/path/to/job.jarvalue>
property>

3.指定集群中节点级别的临时文件存储目录

mapreduce.cluster.local.dir是MapReduce的一个配置参数，用于指定集群中节点级别的临时文件存储目录。MapReduce任务在执行过程中会生成和使用一些临时文件，这些临时文件需要存储在一个或多个指定的目录中。

可以通过在mapred-site.xml配置文件中设置来指定mapreduce.cluster.local.dir的值。该值可以是一个目录，也可以是多个目录，多个目录之间使用逗号分隔。例如：

<property>
  <name>mapreduce.cluster.local.dirname>
  <value>/tmp1,/tmp2,/tmp3value>
property>

其中，/tmp1、/tmp2和/tmp3是集群中节点上的临时文件存储目录。

需要注意的是，指定的临时文件存储目录需要具备足够的空间来存储MapReduce任务生成的临时文件，并且需要具备适当的权限，以便MapReduce可以读写这些文件。另外，如果指定的目录不存在，MapReduce会尝试创建该目录。如果目录无法创建或访问，MapReduce任务将无法正常执行。

4.指定作业的拥有者

mapreduce.job.user.name是MapReduce的一个配置参数，用于指定作业的拥有者。在MapReduce集群中，每个用户都会在集群上运行自己的作业，每个用户的UID是唯一的。通过设置mapreduce.job.user.name参数，可以指定作业的拥有者，以便在任务日志和临时文件中使用正确的用户名。

默认情况下，MapReduce会使用提交作业的用户的用户名作为作业的拥有者。可以通过在mapred-site.xml配置文件中设置来指定mapreduce.job.user.name的值。例如：

<property>
  <name>mapreduce.job.user.namename>
  <value>usernamevalue>
property>

其中，username是作业的拥有者用户名。

需要注意的是，作业的拥有者只能是集群中存在的用户。如果指定的用户名不存在，作业将无法正常启动。另外，作业的拥有者对作业的运行没有影响，只是用于标识作业的归属。作业的运行权限和临时文件的权限是由MapReduce集群的管理员配置和管理的。

5.指定是否保留失败任务的临时文件

mapreduce.task.files.preserve.failedtasks是MapReduce的一个配置参数，用于指定是否保留失败任务的临时文件。

默认情况下，MapReduce会自动删除失败任务的临时文件以释放空间。但是，有时需要保留这些临时文件以进行调试或故障排查。通过设置mapreduce.task.files.preserve.failedtasks参数为true，可以保留失败任务的临时文件。

可以通过在mapred-site.xml配置文件中设置来指定mapreduce.task.files.preserve.failedtasks的值。例如：

<property>
  <name>mapreduce.task.files.preserve.failedtasksname>
  <value>truevalue>
property>

需要注意的是，保留失败任务的临时文件可能会导致集群磁盘空间不足，因此应该谨慎使用该参数，并在任务失败后及时删除不再需要的临时文件。另外，如果开启了该参数，MapReduce会将失败任务的临时文件存储在mapreduce.cluster.local.dir参数指定的临时文件存储目录中。

6.指示是否需要进行提交器的设置和清理操作

mapreduce.job.committer.setup.cleanup.needed是一个MapReduce的配置参数，用于指示是否需要进行提交器的设置和清理操作。

当使用mapreduce.job.committer参数指定一个定制的提交器类时，可以使用该参数来指示是否需要执行提交器的设置和清理操作。如果该参数的值为true，则在任务完成后会执行提交器的设置和清理操作。如果该参数的值为false，则不会执行这些操作。

默认情况下，该参数的值为true，即会执行提交器的设置和清理操作。可以通过在MapReduce的配置文件中设置来修改该参数的值，例如：

mapreduce.job.committer.setup.cleanup.needed=false

修改后，提交器的设置和清理操作将不会被执行。

需要注意的是，只有在使用定制的提交器类时，才需要关注该参数的值。如果使用的是默认的提交器，那么该参数不会产生任何影响。

7.指定在进行排序时同时打开的输出片段数

mapreduce.task.io.sort.factor是Hadoop MapReduce中的一个配置参数，用于指定在进行排序时同时打开的输出片段数。

在MapReduce的Map阶段生成的键值对需要进行排序，以便在Reduce阶段进行聚合。排序操作通常将数据写入临时文件，然后进行合并。mapreduce.task.io.sort.factor参数控制了排序时同时打开的输出片段数，更多的输出片段可以加速排序的过程，但会增加内存的使用。

默认情况下，mapreduce.task.io.sort.factor的值是100。可以通过在core-site.xml或mapred-site.xml配置文件中设置来修改该参数的值，例如：

<property>
  <name>mapreduce.task.io.sort.factorname>
  <value>200value>
property>

修改后，排序操作会同时打开200个输出片段。

需要注意的是，调整mapreduce.task.io.sort.factor参数的值需要根据集群的硬件配置和应用程序的特征进行仔细的调优，过大的值可能会导致内存溢出，而过小的值则会降低排序的效率。建议根据实际情况进行调整。

8.指定排序操作使用的内存量

mapreduce.task.io.sort.mb是Hadoop MapReduce中的一个配置参数，用于指定排序操作使用的内存量。

在MapReduce的Map阶段生成的键值对需要进行排序，以便在Reduce阶段进行聚合。排序操作通常将数据写入磁盘，但大量的数据可能会导致磁盘I/O成为瓶颈，因此可以将数据先排序后写入内存，再将内存中的数据写入磁盘进行合并。mapreduce.task.io.sort.mb参数控制了排序操作使用的内存量。

默认情况下，mapreduce.task.io.sort.mb的值是100 MB。可以通过在core-site.xml或mapred-site.xml配置文件中设置来修改该参数的值，例如：

<property>
  <name>mapreduce.task.io.sort.mbname>
  <value>200value>
property>

修改后，排序操作使用的内存量为200 MB。

需要注意的是，调整mapreduce.task.io.sort.mb参数的值需要根据集群的硬件配置和应用程序的特征进行仔细的调优，过大的值可能会导致内存不足，而过小的值则会降低排序的效率。建议根据实际情况进行调整。

9.当内存中数据大小达到某个百分比时，进行数据溢写到临时文件中

mapreduce.map.sort.spill.percent是Hadoop MapReduce中的一个配置参数，用于指定Mapper在进行排序时，当内存中数据大小达到某个百分比时，进行数据溢写到临时文件中。

默认情况下，这个参数的值为0.8（即80%），表示当内存中数据大小达到输入数据大小的80%时，进行数据溢写。

可以通过在mapred-site.xml配置文件中设置来修改这个参数的值，例如：

<property>
  <name>mapreduce.map.sort.spill.percentname>
  <value>0.7value>
property>

将上述代码片段添加到mapred-site.xml配置文件中后，mapreduce.map.sort.spill.percent的值就被修改为0.7（即70%）。

需要注意的是，修改这个参数的值可能会影响Map任务的性能。较小的值可能会导致更多的溢写操作，增加磁盘I/O和任务延迟；较大的值可能会导致更多的数据占用内存，增加内存压力和可能的内存溢出。因此，需要根据实际情况进行调整。

10.指定单个本地磁盘上可以使用的最大字节数

mapreduce.job.local-fs.single-disk-limit.bytes是Hadoop MapReduce中的一个配置参数，用于指定单个本地磁盘上可以使用的最大字节数。

默认情况下，这个参数的值为0，表示没有限制。

可以通过在mapred-site.xml配置文件中设置来修改这个参数的值，例如：

<property>
  <name>mapreduce.job.local-fs.single-disk-limit.bytesname>
  <value>10737418240value>
property>

将上述代码片段添加到mapred-site.xml配置文件中后，mapreduce.job.local-fs.single-disk-limit.bytes的值就被修改为10737418240（即10 GB）。

需要注意的是，修改这个参数的值可能会影响MapReduce任务的性能和可扩展性。较大的值可能会导致更多的任务在本地执行，提高任务的执行效率；较小的值可能会导致更多的任务远程执行，增加网络负载和任务延迟。因此，需要根据实际情况进行调整。

11.指定检查单个本地磁盘限制的时间间隔

mapreduce.job.local-fs.single-disk-limit.check.interval-ms是Hadoop中的一个配置参数，用于指定检查单个本地磁盘限制的时间间隔（以毫秒为单位）。

默认情况下，此参数的值为10000毫秒（即10秒）。您可以根据需要将其设置为其他值。

请注意，修改此参数可能会影响任务的性能和稳定性。较大的值可能会导致更频繁的磁盘检查，从而增加任务的开销和延迟。较小的值可能会导致磁盘检查不及时，从而可能导致磁盘溢出或其他问题。

要修改此参数的值，您可以在Hadoop的配置文件（例如core-site.xml）中添加以下行：

<property> 
    <name>mapreduce.job.local-fs.single-disk-limit.check.interval-msname> 
    <value>10000value> 
property>

请根据需要将值调整为适当的毫秒数。

12.指定Map任务的个数

mapreduce.job.maps是Hadoop MapReduce的配置参数之一，用于指定Map任务的个数。

默认情况下，mapreduce.job.maps的值为自动分配，即根据集群资源情况自动决定任务的并发度。您也可以通过命令行或配置文件来指定任务的并发度。

以下是通过命令行指定mapreduce.job.maps的示例：

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar grep -libjars lib/jcommander.jar -Dmapreduce.job.maps=4 wordcount input output

上述示例中，-Dmapreduce.job.maps=4指定了Map任务的个数为4。

请注意，指定mapreduce.job.maps的值需要根据实际情况进行调整，以充分利用集群资源并保证任务的稳定性。过多的Map任务可能会导致资源浪费和性能下降，而过少的Map任务可能会导致任务延迟和等待时间增加。

13.指定MapReduce任务的reduce任务数

mapreduce.job.reduces是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性，用于指定MapReduce任务的reduce任务数。

默认情况下，Hadoop会根据集群的硬件资源和任务的输入数据大小来自动决定reduce任务数。但是，有时我们希望手动指定reduce任务数，以满足特定的业务需求或系统限制。

reduce任务数的合理选择取决于多个因素，包括集群的硬件资源、输入数据的大小和结构、Map任务的输出数据量等。通常，reduce任务数越多，可以并发处理的数据量就越大，但同时也会增加任务的调度和通信开销。

可以通过在MapReduce任务的配置文件中设置mapreduce.job.reduces属性来指定reduce任务数。例如，将reduce任务数设置为4的配置如下所示：

<property>
    <name>mapreduce.job.reducesname>
    <value>4value>
property>

需要注意的是，手动指定reduce任务数应该谨慎进行，并且应该根据具体情况进行调整和优化。

14.指定一个Map任务并发运行的数量限制

mapreduce.job.running.map.limit是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性，用于指定一个Map任务并发运行的数量限制。

默认情况下，MapReduce框架会根据集群的硬件资源和任务的输入数据大小来自动决定并发运行的Map任务数。但是，有时我们希望限制Map任务的并发数量，以满足特定的业务需求或系统限制。

通过设置mapreduce.job.running.map.limit属性，可以限制并发运行的Map任务数。例如，将并发Map任务数限制为64的配置如下所示：

mapreduce.job.running.map.limit=64

需要注意的是，限制Map任务的并发数量可能会对任务的执行时间和性能产生影响。限制过少可能会导致任务执行时间变长，而限制过多可能会导致集群资源浪费和负载不均衡。因此，在设置mapreduce.job.running.map.limit属性时，需要根据具体情况进行调整和优化。

15.指定一个Reduce任务并发运行的数量限制

mapreduce.job.running.reduce.limit是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性，用于指定一个Reduce任务并发运行的数量限制。

默认情况下，MapReduce框架会根据集群的硬件资源和任务的输入数据大小来自动决定并发运行的Reduce任务数。但是，有时我们希望限制Reduce任务的并发数量，以满足特定的业务需求或系统限制。

通过设置mapreduce.job.running.reduce.limit属性，可以限制并发运行的Reduce任务数。例如，将并发Reduce任务数限制为16的配置如下所示：

mapreduce.job.running.reduce.limit=16

需要注意的是，限制Reduce任务的并发数量可能会对任务的执行时间和性能产生影响。限制过少可能会导致任务执行时间变长，而限制过多可能会导致集群资源浪费和负载不均衡。因此，在设置mapreduce.job.running.reduce.limit属性时，需要根据具体情况进行调整和优化。

16.指定Map任务的最大数量

mapreduce.job.max.maps是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性，用于指定Map任务的最大数量。

默认情况下，MapReduce框架会根据集群的硬件资源和任务的输入数据大小来自动决定Map任务的数量。但是，有时我们希望限制Map任务的数量，以满足特定的业务需求或系统限制。

通过设置mapreduce.job.max.maps属性，可以限制Map任务的最大数量。例如，将最大Map任务数限制为256的配置如下所示：

mapreduce.job.max.maps=256

需要注意的是，限制Map任务的数量可能会对任务的执行时间和性能产生影响。限制过少可能会导致任务执行时间变长，而限制过多可能会导致集群资源浪费和负载不均衡。因此，在设置mapreduce.job.max.maps属性时，需要根据具体情况进行调整和优化。

17.指定在发生任务抢占时等待的时间

mapreduce.job.reducer.preempt.delay.sec是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性，用于指定在发生任务抢占时等待的时间。

在一些情况下，MapReduce任务可能会因为一些原因（例如节点故障、任务优先级调整等）而被抢占。为了避免频繁的任务抢占对任务执行造成影响，可以通过设置mapreduce.job.reducer.preempt.delay.sec属性来指定在发生任务抢占时等待一段时间再进行抢占。

该属性的默认值为300秒（即5分钟）。例如，将抢占延迟时间设置为180秒的配置如下所示：

mapreduce.job.reducer.preempt.delay.sec=180

需要注意的是，设置过大的抢占延迟时间可能会导致任务执行时间变长，而设置过小的抢占延迟时间可能会导致频繁的任务抢占对任务执行造成影响。因此，在设置mapreduce.job.reducer.preempt.delay.sec属性时，需要根据具体情况进行调整和优化。

18.指定在发生无条件任务抢占时等待的时间

mapreduce.job.reducer.unconditional-preempt.delay.sec是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性，用于指定在发生无条件任务抢占时等待的时间。

在一些情况下，MapReduce任务可能会因为一些原因（例如节点故障、任务优先级调整等）而被抢占。在某些情况下，即使任务还没有完成，也可能会发生无条件任务抢占。为了避免频繁的无条件任务抢占对任务执行造成影响，可以通过设置mapreduce.job.reducer.unconditional-preempt.delay.sec属性来指定在发生无条件任务抢占时等待一段时间再进行抢占。

该属性的默认值为300秒（即5分钟）。例如，将无条件抢占延迟时间设置为180秒的配置如下所示：

mapreduce.job.reducer.unconditional-preempt.delay.sec=180

需要注意的是，设置过大的无条件抢占延迟时间可能会导致任务执行时间变长，而设置过小的无条件抢占延迟时间可能会导致频繁的无条件任务抢占对任务执行造成影响。因此，在设置mapreduce.job.reducer.unconditional-preempt.delay.sec属性时，需要根据具体情况进行调整和优化。

19.指定一个Map任务可以处理的最大数据块数

mapreduce.job.max.split.locations是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性，用于指定一个Map任务可以处理的最大数据块数。

在MapReduce任务中，数据会被切分成多个数据块（Split），每个数据块会被分配给一个Map任务进行处理。默认情况下，一个数据块所含的数据大小是由mapreduce.input.fileinputformat.split.size属性指定的。但是，在某些情况下，我们希望限制一个Map任务可以处理的数据块数，以满足特定的业务需求或系统限制。

通过设置mapreduce.job.max.split.locations属性，可以限制一个Map任务可以处理的数据块数。例如，将最大数据块数限制为128的配置如下所示：

mapreduce.job.max.split.locations=128

需要注意的是，限制Map任务可以处理的数据块数可能会对任务的执行时间和性能产生影响。限制过少可能会导致任务执行时间变长，而限制过多可能会导致集群资源浪费和负载不均衡。因此，在设置mapreduce.job.max.split.locations属性时，需要根据具体情况进行调整和优化。

20.指定一个Map任务可以处理的最大数据块大小

mapreduce.job.split.metainfo.maxsize是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性，用于指定一个Map任务可以处理的最大数据块大小。

在MapReduce任务中，数据会被切分成多个数据块（Split），每个数据块会被分配给一个Map任务进行处理。默认情况下，一个数据块的大小是由mapreduce.input.fileinputformat.split.size属性指定的。但是，在某些情况下，我们希望限制一个Map任务可以处理的数据块大小，以满足特定的业务需求或系统限制。

通过设置mapreduce.job.split.metainfo.maxsize属性，可以限制一个Map任务可以处理的数据块大小。例如，将最大数据块大小限制为100MB的配置如下所示：

mapreduce.job.split.metainfo.maxsize=104857600

需要注意的是，限制Map任务可以处理的数据块大小可能会对任务的执行时间和性能产生影响。限制过小可能会导致任务执行时间变长，而限制过大可能会导致集群资源浪费和负载不均衡。因此，在设置mapreduce.job.split.metainfo.maxsize属性时，需要根据具体情况进行调整和优化。

21.指定一个Map任务可以重试的最大次数

mapreduce.map.maxattempts是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性，用于指定一个Map任务可以重试的最大次数。

在MapReduce任务中，一个Map任务可能会因为一些原因（例如网络故障、机器宕机等）而失败。为了提高任务的容错能力，MapReduce框架会允许Map任务进行重试。默认情况下，一个Map任务可以重试的最大次数是没有限制的。但是，在某些情况下，我们希望限制一个Map任务可以重试的最大次数，以满足特定的业务需求或系统限制。

通过设置mapreduce.map.maxattempts属性，可以限制一个Map任务可以重试的最大次数。例如，将最大重试次数限制为5的配置如下所示：

mapreduce.map.maxattempts=5

需要注意的是，限制Map任务可以重试的最大次数可能会对任务的执行时间和性能产生影响。限制过小可能会导致任务执行失败，而限制过大可能会导致集群资源浪费和负载不均衡。因此，在设置mapreduce.map.maxattempts属性时，需要根据具体情况进行调整和优化。

22.指定一个Reduce任务可以重试的最大次数

mapreduce.reduce.maxattempts是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性，用于指定一个Reduce任务可以重试的最大次数。

在MapReduce任务中，一个Reduce任务可能会因为一些原因（例如网络故障、机器宕机等）而失败。为了提高任务的容错能力，MapReduce框架会允许Reduce任务进行重试。默认情况下，一个Reduce任务可以重试的最大次数是没有限制的。但是，在某些情况下，我们希望限制一个Reduce任务可以重试的最大次数，以满足特定的业务需求或系统限制。

通过设置mapreduce.reduce.maxattempts属性，可以限制一个Reduce任务可以重试的最大次数。例如，将最大重试次数限制为5的配置如下所示：

mapreduce.reduce.maxattempts=5

需要注意的是，限制Reduce任务可以重试的最大次数可能会对任务的执行时间和性能产生影响。限制过小可能会导致任务执行失败，而限制过大可能会导致集群资源浪费和负载不均衡。因此，在设置mapreduce.reduce.maxattempts属性时，需要根据具体情况进行调整和优化。

23.指定是否启用Reduce任务在shuffle阶段的fetch操作中重试机制

mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.enabled是Apache Hadoop MapReduce任务配置中的一个属性，用于指定是否启用Reduce任务在shuffle阶段的fetch操作中重试机制。

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。默认情况下，Reduce任务会在fetch操作失败时进行重试。

通过设置mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.enabled属性，可以禁用Reduce任务在shuffle阶段的fetch操作中的重试机制。将该属性设置为false即可禁用该功能。例如，将该属性设置为false的配置如下所示：

mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.enabled=false

需要注意的是，禁用Reduce任务在shuffle阶段的fetch操作中的重试机制可能会对任务的执行时间和性能产生影响。在某些情况下，禁用重试机制可能会导致任务执行失败。因此，在设置mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.enabled属性时，需要根据具体情况进行调整和优化。

24.指定在Reduce任务在shuffle阶段的fetch操作中重试之间的间隔时间

mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.interval-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操作中重试之间的间隔时间（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.interval-ms属性，可以指定在重试之间的间隔时间。

默认情况下，Reduce任务在fetch操作失败时会立即进行重试。通过将mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.interval-ms属性设置为大于0的值，可以指定在重试之间的间隔时间。例如，将该属性设置为1000毫秒的配置如下所示：

mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.interval-ms=1000

需要注意的是，设置合理的重试间隔时间可以平衡任务的容错能力和性能。如果重试间隔时间过短，可能会导致Reduce任务在shuffle阶段的fetch操作中频繁地进行重试，从而影响任务的执行效率。如果重试间隔时间过长，可能会导致Reduce任务在shuffle阶段的fetch操作中重试失败，从而影响任务的执行结果。因此，在设置mapreduce.reduce.shuffle.fetch.retry.interval-ms属性时，需要根据具体情况进行调整和优化。

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-ms=10000

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。