什么是uber模式
Uber模式简单地可以理解成JVM重用，该模式是2.x开始引入的；以Uber模式运行MR作业，所有的Map Tasks和Reduce Tasks将会在ApplicationMaster所在的容器（container）中运行，也就是说整个MR作业运行的过程只会启动AM container，因为不需要启动mapper 和 reducer containers，所以AM不需要和远程containers通信，整个过程简单了。
不是所有的MR作业都可以启用Uber模式，如果我们的MR作业输入的数据量非常小，启动Map container或Reduce container的时间都比处理数据要长，那么这个作业就可以考虑启用Uber模式运行，一般情况下，对小作业启用Uber模式运行会得到2x-3x的性能提升。
启用uber模式的要求非常严格，代码如下：
isUber = uberEnabled && smallNumMapTasks && smallNumReduceTasks && smallInput && smallMemory && smallCpu && notChainJob && isValidUberMaxReduces;
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uberEnabled：其实就是 mapreduce.job.ubertask.enable 参数的值，默认情况下为 false ；也就是说默认情况不启用Uber模式；
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smallNumMapTasks：启用Uber模式的作业Map的个数必须小于等于 mapreduce.job.ubertask.maxmaps 参数的值，该值默认为9；也计算说，在默认情况下，如果你想启用Uber模式，作业的Map个数必须小于10；
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smallNumReduceTasks：同理，Uber模式的作业Reduce的个数必须小于等于mapreduce.job.ubertask.maxreduces，该值默认为1；也计算说，在默认情况下，如果你想启用Uber模式，作业的Reduce个数必须小于等于1；
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smallInput：不是任何作业都适合启用Uber模式的，输入数据的大小必须小于等于 mapreduce.job.ubertask.maxbytes 参数的值，默认情况是HDFS一个文件块大小；
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smallMemory：因为作业是在AM所在的container中运行，所以要求我们设置的Map内存（mapreduce.map.memory.mb）和Reduce内存（mapreduce.reduce.memory.mb）必须小于等于 AM所在容器内存大小设置（yarn.app.mapreduce.am.resource.mb）；
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smallCpu：同理，Map配置的vcores（mapreduce.map.cpu.vcores）个数和 Reduce配置的vcores（mapreduce.reduce.cpu.vcores）个数也必须小于等于AM所在容器vcores个数的设置（yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores）；
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notChainJob：此外，处理数据的Map class（mapreduce.job.map.class）和Reduce class（mapreduce.job.reduce.class）必须不是 ChainMapper 或 ChainReducer 才行；
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isValidUberMaxReduces：目前仅当Reduce的个数小于等于1的作业才能启用Uber模式。
同时满足上面八个条件才能在作业运行的时候启动Uber模式。下面是一个启用Uber模式运行的作业运行成功的日志：
File System Counters FILE: Number of bytes read=215 FILE: Number of bytes written=505 FILE: Number of read operations=0 FILE: Number of large read operations=0 FILE: Number of write operations=0 HDFS: Number of bytes read=1200 HDFS: Number of bytes written=274907 HDFS: Number of read operations=57 HDFS: Number of large read operations=0 HDFS: Number of write operations=11 Job Counters Launched map tasks=2 Launched reduce tasks=1 Other local map tasks=2 Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=3664 Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=2492 TOTAL_LAUNCHED_UBERTASKS=3 NUM_UBER_SUBMAPS=2 NUM_UBER_SUBREDUCES=1 Map-Reduce Framework Map input records=2 Map output records=8 Map output bytes=82 Map output materialized bytes=85 Input split bytes=202 Combine input records=8 Combine output records=6 Reduce input groups=5 Reduce shuffle bytes=0 Reduce input records=6 Reduce output records=5 Spilled Records=12 Shuffled Maps =0 Failed Shuffles=0 Merged Map outputs=0 GC time elapsed (ms)=65 CPU time spent (ms)=1610 Physical memory (bytes) snapshot=1229729792 Virtual memory (bytes) snapshot=5839392768 Total committed heap usage (bytes)=3087532032 File Input Format Counters Bytes Read=50 File Output Format Counters Bytes Written=41
细心的同学应该会发现里面多了 TOTAL_LAUNCHED_UBERTASKS、NUM_UBER_SUBMAPS 以及 NUM_UBER_SUBREDUCES 信息，以前需要启用Map Task 或 Reduce Task运行的工作直接在AM中运行，所有出现了NUM_UBER_SUBMAPS和原来Map Task个数一样；同理，NUM_UBER_SUBREDUCES 和Reduce Task个数一样。