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Debian Hadoop作业计划优化可以通过以下策略来实现：
选择适当的调度程序。
调整调度参数。
资源保留策略：
保留重要任务的资源，以帮助您快速启动和执行关键任务。
作业依赖关系管理：
使用工作流程计划工具，例如Apache Oozie来管理工作依赖性和执行订单。
性能监控和反馈调整：
基于监视结果，动态调整调度策略和资源分配。
公平的调度策略：
公平的调度程序可以根据工作优先级和资源要求安排，以确保每个工作都有足够的资源。
计算功能调度：
计算功能调度策略为队列单元和计划根据队列优先级和资源要求分配任务跟踪器。
资源分配的动态对帐：
动态任务分配和资源核对策略，并根据节点资源的利用来执行动态任务计划和分配。
数据本地化：
如果作业正在运行，请尽可能避免数据传输网络传输数据并提高工作执行效率。
参数调整：
调整MapReduce任务配置参数，提高处理速度和效率，包括MEPPER的数量，还原器数量，缓存大小等。
JVM参数调整：
根据任务复杂性和数据集量表合理地配置JVM参数。
上述优化技术可以有效提高Debian Hadoop的工作计划效率和资源利用率。
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