MapReduce是Hadoop中的一个核心技术，可用于处理大型数据集。MapReduce作业把大数据集分成多个小数据块，并通过Map和Reduce函数运行在许多节点上，最终输出结果。
在MapReduce中，任务都是由多个进程来完成，包括JobTracker、TaskTracker和Task。其中，JobTracker用于启动、监视和调度任务，TaskTracker负责监视和管理每个节点上的任务执行，而Task则代表Map和Reduce任务。
在MapReduce作业中，调度参数对于优化作业性能和有效资源利用非常重要。下面分别介绍Map task和Reduce task的调度参数：
- Map Task调度参数
1.1 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum
参数说明：这个参数定义了每个可用的节点最多可以同时执行的map任务的数量。它限制了任务对计算资源的使用，同时可以提高集群的并行度。
1.2 mapred.map.tasks
参数说明：这个参数用于控制MapReduce作业中map任务的数量。它可以根据数据集的大小和JobTracker的可供资源来调整任务数量。
1.3 mapreduce.task.io.sort.mb
参数说明：这个参数定义了一个map任务可以使用的最大内存量，当一个map任务在执行时，它会使用这个内存来缓冲和排序Map输出。这个参数的值应该在1GB到2GB之间。
- Reduce Task调度参数
2.1 mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum
参数说明：这个参数定义了每个可用的节点最多可以同时执行的reduce任务的数量。它限制了任务对计算资源的使用，同时可以提高集群的并行度。
2.2 mapred.reduce.tasks
参数说明：这个参数用于控制MapReduce作业中reduce任务的数量。根据数据量的大小和JobTracker的可供资源进行调整。
2.3 mapreduce.task.io.sort.mb
参数说明：这个参数定义了一个reduce任务可以使用的最大内存量，当一个reduce任务在执行时，它会使用这个内存来缓冲和排序Map输出。这个参数的值应该在1GB到2GB之间。
总结起来，MapReduce作业的调度参数是非常重要的，可以影响作业的性能和可靠性。在调整参数时需要根据数据集的大小和JobTracker的可供资源进行优化。通过调整参数，可以使MapReduce作业更高效地利用集群资源，提高作业的执行速度。
