hadoop一般设置中，一个map或者reduce用到的内存一般设置是1G内存，但作为下载来用，显然是浪费的，一个下载代码用到的内存顶多几十M，而且因为主要耗时是在网络，因此一个cpu可以做几十个下载进程都没啥问题。hadoop一般一个cpu就只跑一个map/reduce.
因此需要对hadoop的设置进行优化，否则就太浪费了。
最核心的设置如下，这里用的是阿里云的云服务器，4G内存，1个cpu作为任务节点。
1 内存
yarn.nodemanager.resource.memory-mb，所有容器内存：2.4G
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb，单个容器最小内存：200M
mapreduce.task.io.sort.mb，jvm缓存占用内存数量，这个一定要注意，默认的是256M，显然过大了，这里设置为：50M
2 cpu
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores，一个cpu虚拟核数： 32
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores，一个container的最小的的虚拟cpu个数：1
这里container可以容纳一个map或者reduce。因为cpu可以随便虚拟个数，因此，主要是内存限制。一个机器可以给所有容器的最大内存 除以 每个container的最小内存 就是一个机器能够容纳的container个数。
然后注意，mapper运行spider，reducer其实是不需要的，因此，设置-numReduceTasks 0或者-reducer NONE则没有reducer程序，mapper的输出直接作为整个作业的输出。
其他至于mapreduce的内存大小啥的，好像都没用，还有堆栈大小啥的，一般设置大一点就行。具体其他设置如下图所示：
另外要注意：nodemanager的内存如果设置的太小，任务过多时，可能把cpu占满，我们就出现过这个问题，设置为256M，结果cpu总是100%，因此这个就不要省了，设置成1G就行
