如何优化多个MapReduce作业的配置以提升性能？

1、充分利用集群资源：在配置MapReduce作业时，确保所有节点都处于繁忙状态，以最大化资源利用率和任务并发度，通过调整处理的数据量大小以及map和reduce任务的数量来实现这一点。

2、控制Reduce阶段在一轮中完成：避免大部分reduce任务在第一轮完成后，只剩一个或少数几个reduce任务继续运行，因为这会极大影响整个作业的运行时间，同样，如果所有map任务完成后，只有个别节点上有reduce任务在运行，这意味着集群资源没有得到充分利用，应增加reduce任务的数量。

3、每个Task的执行时间要合理：如果一个作业中，每个map或reduce任务的执行时间只有几秒钟，那么这个作业的大部分时间都会消耗在任务调度和进程启停上，建议增加每个task处理的数据量，使单个task的处理时间达到一分钟，这可以通过调整数据分片的大小来实现，具体参数包括mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize和mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize。

4、基本配置参数：定义MapReduce作业的名称（mapreduce.job.name），指定JobTracker的地址和端口（mapreduce.jobtracker.address），以及定义MapReduce作业运行的框架（mapreduce.framework.name）。

5、Map阶段配置参数：包括指定Map任务的内存大小（mapreduce.map.memory.mb），每个Map任务使用的虚拟核心数（mapreduce.map.cpuvcores），是否压缩Map任务的输出数据（mapreduce.map.output.compress），以及指定Map任务输出数据压缩的编码器（mapreduce.map.output.compress.codec）。

6、Reduce阶段配置参数：包括指定Reduce任务的内存大小（mapreduce.reduce.memory.mb），每个Reduce任务使用的虚拟核心数（mapreduce.reduce.cpuvcores），指定Reduce任务并行复制Map输出数据的数量（mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies），指定Map输出数据在Shuffle过程中进行合并的阈值（mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent），以及定义在Reduce任务开始之前需要完成的Map任务比例（mapreduce.reduce.slowstart.completedmaps）。

7、通用配置参数：包括控制Reduce任务启动时，Map任务的完成比例（mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps）。

8、高级配置参数：包括指定每个Map/Reduce任务允许使用的最大虚拟内存大小（mapred.task.maxvmem），指定包含MapReduce作业的JAR文件（mapreduce.job.jar），指定集群中节点级别的临时文件存储目录（mapreduce.cluster.local.dir），指定作业的拥有者（mapreduce.job.user.name），指定是否保留失败任务的临时文件（mapreduce.task.files.preserve.failedtasks），以及指示是否需要进行提交器的设置和清理操作（mapreduce.job.committer.setup.cleanup.needed）。

以下是两个关于MapReduce Job基线配置的常见问题：

1、问题一：如何确定MapReduce作业的基线？

答案：确定MapReduce作业的基线是调优的基础，一切调优项效果的检查，都是通过和基线数据做对比来获得，基线的确定有如下三个原则：充分利用集群资源、Reduce阶段尽量放在一轮、每个Task的执行时间要合理。

2、问题二：如何调整MapReduce作业的并发度？

答案：可以通过调整处理的数据量大小，以及调整map和reduce任务的数量来调整MapReduce作业的并发度，可以通过设置mapreduce.job.reduces参数来控制reduce任务的数量，而map任务的数量则取决于使用了哪种InputFormat，以及待处理的数据文件是否可分割。