目前碰到过三种原因导致 Time out after 300 secs。

1. 死循环

　　这是最常见的原因。显式的死循环很容易定位，隐式的死循环就比较麻烦了，比如正则表达式。曾经用一个网上抄来的邮箱正则表达式匹配百亿条数据，最终导致一个map阶段的attempt频繁超时重试，最后自己重写了一个简化版的表达式，问题解决。

2. 频繁GC

      程序中生成了过多的全局对象会导致频繁GC。比如reduce阶段依赖一个不断增大的ArrayList变量，而ArrayList在增大过程中涉及到不断的copyOf，形成额外的时间和空间开销，最终导致任务超时。解决方法：任务提交时动态配置 -D mapreduce.reduce.memory.mb=5120 参数，增大reduce阶段内存。

3. 节点崩溃

　　这种比较少见，而且一般会出现在reduce阶段。因为map阶段的中间结果是保存在计算节点本地的，因此数据只有单一备份。如果reduce阶段时某个节点崩溃，会导致reduce计算节点无法获取该map节点的数据，造成Bad response ERROR for block。解决办法很简单，重新跑一次就好了。

补充：如果允许丢掉部分异常数据的话，可以设置 mapreduce.map.skip.maxrecords 和 mapreduce.reduce.skip.maxgroups 两个参数，分别表示map阶段可以跳过的最大错误记录数和reduce阶段可以跳过的最大错误组数。