很多時候，Yarn 的用戶希望知道自己運行過的某個 MapReduce job 的運行參數，此時可以從MapReduce History Server的 web console上查閱該 job的conf xml 文件內容。當然用戶也可以先登錄Yarn 的 web console的地址，然後再從上面跳轉到 Job History Server 的 web console進行查閱。本文將以一個簡單的圖文例子來具體演示該功能。
步驟：
1、在啓動 Job History Server 前，在mapred-site.xml文件裏面對其相關參數進行設置，如下：
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hostname:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hostname:19888</value>
</property>
2、通過命令“sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver”啓動 Job History Server
3、執行一個簡單的 MapReduce job，比如 wordcount。執行時，不加任何參數調整，使用默認設置。
4、執行完後直接登錄Job History Server 的 web console，網址爲“ http://hostname:19888/jobhistory”
在網頁上可以看到執行過的 job 列表。
5、點擊 Job ID號（比如job_1417166623034_0343），進入具體 Job 的描述頁面
6、點擊“Configuration” 鏈接，查閱MapReduce job 的 job conf xml 文件內容
7、過濾查看參數‘mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent ’的值——爲默認值“0.70”：
8、提交執行一個新的MapReduce job，並指定參數‘mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent ’的值爲“0.69”：“hadoop jar hadoop-examples-2.2.0.jar wordcount -Dmapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent=0.69 /tmp/wdinput /tmp/wdoutput”。
9、執行完MR Job後，再次登錄Job History Server 的 web console，然後查閱該Job的configuration內容——此時，其參數‘mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent ’的值爲“0.69”。證明通過“-Dmapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent=0.69”成功傳遞給了 MR job 新的參數值。
10、另外，除了直接登錄Job History Server 的 web console，用戶也可以先登錄Yarn 的 web console的地址，然後再從上面跳轉到 Job History Server 的 web console進行查閱：
