一 背景
本地模式，uber模式，non-uber模式.
對於小作業，為了降低其延遲，可採用uber模式，該模式下所有map 任務和 task 任務都會在同乙個container中啟動，然後順序執行。不會分別分配乙個container。
二 uber模式
那什麼作業屬於小作業呢？
#map task數目不超過mapreduce.job.ubertask.maxmaps，預設是9個
#reduce task數目不超過mapreduce.job.ubertask.maxreduces， 預設是1個。
#檔案大小不大於mapreduce.job.ubertask.maxbytes,預設是乙個block的大小（128m）
#鏈式作業也不允許執行在uber模式
三 non-uber模式
#pending: 剛啟動但是尚未向rm傳送資源申請
#scheduled: 已經向rm傳送資源申請，但是rm還尚未分配到資源
#assigned: 已經分配到了資源，且正在執行
#completed: 已經執行完成
對於maptask，只有三種狀態：
scheduled=> assigned => completed
對於reducetask有四種狀態：
pending=> scheduled => assigned => completed
reducetask啟動時機
#mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps: 當map task完成的比例達到該值之後，才會為reducetask申請資源，預設是0.05
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