hadoop jobhistory记录下已运行完的MapReduce作业信息并存放在指定的HDFS目录下，默认情况下是没有启动的，需要配置完后手工启动服务。
mapred-site.xml添加如下配置
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hadoop000:10020</value>
<description>MapReduce JobHistory Server IPC host:port</description>
</property> <property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hadoop000:19888</value>
<description>MapReduce JobHistory Server Web UI host:port</description>
</property> <property>
<name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
<value>/history/done</value>
</property> <property>
<name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
<value>/history/done_intermediate</value></property>
启动history-server：
$HADOOP_HOME/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
停止history-server：
$HADOOP_HOME/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
history-server启动之后，可以通过浏览器访问WEBUI: hadoop000:19888
在hdfs上会生成两个目录
hadoop fs -ls /history
drwxrwx--- - spark supergroup -- : /history/done
drwxrwxrwt - spark supergroup -- : /history/done_intermediate
mapreduce.jobhistory.done-dir(/history/done): Directory where history files are managed by the MR JobHistory Server(已完成作业信息)
mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir(/history/done_intermediate): Directory where history files are written by MapReduce jobs.(正在运行作业信息)
测试：
通过hive查询city表观察hdfs文件目录和hadoop000:19888
hive> select id, name from city;
观察hdfs文件目录：
1）历史作业记录是按照年/月/日的形式分别存放在相应的目录（/history/done/2014/10/11/000000）；
2）每个作业有2个不同的后缀名的记录：jhist和xml
hadoop fs -ls /history/done////000000
-rwxrwx--- spark supergroup -- : /history/done/////job_1413011730351_0002--spark-select+id%2C+name+from+city%28Stage%2D1%----SUCCEEDED-root.spark-.jhist
-rwxrwx--- spark supergroup -- : /history/done/////job_1413011730351_0002_conf.xml
观察WEBUI: hadoop000:19888
在WEBUI中展现了每个job使用的Map/Reduce的数量、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间、Job ID、提交人User、队列等信息；
点击【job_1413011730351_0002】弹出页面显示类似信息：Aggregation is not enabled. Try the nodemanager at ......
解决方法： yarn-site.xml添加如下配置
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
重启yarn即可。
参考CDH文档：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hadoop-2.3.0-cdh5.0.0/hadoop-project-dist/hadoop-common/ClusterSetup.html