背景
在有些情况下，运行于Hadoop集群上的一些mapreduce作业本身的数据量并不是很大，如果此时的任务分片很多，那么为每个map任务或者reduce任务频繁创建Container，势必会增加Hadoop集群的资源消耗，并且因为创建分配Container本身的开销，还会增加这些任务的运行时延。如果能将这些小任务都放入少量的Container中执行，将会解决这些问题。Uber运行模式就是解决此类问题的现成解决方案。
条件
Uber运行模式对小作业进行优化，不会给每个任务分别申请分配Container资源，这些小任务将统一在一个Container中按照先执行map任务后执行reduce任务的顺序串行执行。那么什么样的任务，mapreduce框架会认为它是小任务呢？
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；
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；
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；
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；
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）；
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）；
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；
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。
