关闭Hadoop MapReduce作业的数据局部性

是指在Hadoop集群中，关闭了数据本地性的优化策略，即不再将作业分配给与数据节点相同的计算节点，而是随机分配给任意可用的计算节点进行处理。

关闭Hadoop MapReduce作业的数据局部性可能会导致以下影响：

1. 网络开销增加：由于数据不再局部存储在计算节点上，而是需要通过网络传输到计算节点，因此会增加网络开销，降低作业的执行效率。
2. 数据传输延迟增加：数据传输需要经过网络，而不再是本地传输，因此会增加数据传输的延迟，导致作业的执行时间延长。
3. 资源利用不均衡：关闭数据局部性可能会导致计算节点之间的资源利用不均衡，一些计算节点可能会负载过重，而另一些计算节点可能处于空闲状态。

关闭Hadoop MapReduce作业的数据局部性可能出现的场景包括：

1. 数据节点故障：当数据节点发生故障，无法提供本地数据时，作业就无法利用数据局部性进行优化，需要关闭数据局部性。
2. 数据分布不均匀：当数据分布不均匀，某些计算节点上的数据量较少，而其他计算节点上的数据量较多时，关闭数据局部性可以避免资源利用不均衡的问题。
3. 作业执行时间要求较短：当作业的执行时间要求较短，不能等待数据传输的延迟时，可以关闭数据局部性以加快作业的执行速度。

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