原文：https://blog.csdn.net/qiezikuaichuan/article/details/46682049
Note：以下配置可在服务器的mapred-site.xml中配置，作为MapReduce作业的缺省配置参数。也可以在目标作业提交时，通过configuration个性化指定这些参数。
| 参数名称 | 缺省值 | 说明 |
| mapreduce.job.name | 作业名称 | |
| mapreduce.job.priority | NORMAL | 作业优先级 |
| yarn.app.mapreduce.am.resource.mb | 1536 | MR ApplicationMaster占用的内存量 |
| yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores | 1 | MR ApplicationMaster占用的虚拟CPU个数 |
| mapreduce.am.max-attempts | 2 | MR ApplicationMaster最大失败尝试次数 |
| mapreduce.map.memory.mb | 1024 | 每个Map Task需要的内存量 |
| mapreduce.map.cpu.vcores | 1 | 每个Map Task需要的虚拟CPU个数 |
| mapreduce.map.maxattempts | 4 | Map Task最大失败尝试次数 |
| mapreduce.reduce.memory.mb | 1024 | 每个Reduce Task需要的内存量 |
| mapreduce.reduce.cpu.vcores | 1 | 每个Reduce Task需要的虚拟CPU个数 |
| mapreduce.reduce.maxattempts | 4 | Reduce Task最大失败尝试次数 |
| mapreduce.map.speculative | false | 是否对Map Task启用推测执行机制 |
| mapreduce.reduce.speculative | false | 是否对Reduce Task启用推测执行机制 |
| mapreduce.job.queuename | default | 作业提交到的队列 |
| mapreduce.task.io.sort.mb | 100 | 任务内部排序缓冲区大小 |
| mapreduce.map.sort.spill.percent | 0.8 | Map阶段溢写文件的阈值（排序缓冲区大小的百分比） |
| mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies | 5 | Reduce Task启动的并发拷贝数据的线程数目 |
注意，hadoop 2.x以后的版本重新命名了1.x中的所有配置参数，但兼容1.x版本中的旧参数，只不过会打印一条warning log来提示用户参数的过期。
MapReduce新旧参数对照表可参考Java类org.apache.hadoop.mapreduce.util.ConfigUtil，举例如下：
| 过期参数名 | 新参数名 |
| mapred.job.name | mapreduce.job.name |
| mapred.job.priority | mapreduce.job.priority |
| mapred.job.queue.name | mapreduce.job.queuename |
| mapred.map.tasks.speculative.execution | mapreduce.map.speculative |
| mapred.reduce.tasks.speculative.execution | mapreduce.reduce.speculative |
| io.sort.factor | mapreduce.task.io.sort.factor |
| io.sort.mb | mapreduce.task.io.sort.mb |