Speculative Task称为推测式任务，是Map/Reduce框架中的重要优化算法，是为了解决某些运行速度较慢的task，影响整个job的执行进度的问题。在分布式集群环境下，因为程序bug、负载不均衡、资源分布不均、slave node处理能力不同，会出现同一个job的多个task运行速度不一致，有的task运行速度明显慢于其他task的情况，这些task的出现会影响整个job的整体运行速度。Speculative task技术会针对那些慢于平均进度的Task启动Speculative Task，此时如果原Task在Speculative Task前完成，则Speculative Task会被终止，同样的，如果Speculative Task先于原Task完成则原来的Task会被终止。
在Hadoop平台下，我们会发现启用了speculative execution选项后，会为每一个task启用多个相同的attempt tasks（执行这些tasks的slave节点不同），当任意一个attempt task执行完成后，将kill掉所有其他相同的attempt tasks，从而提高每个task的平均执行效率。
然而，这些attempt tasks同样占用slave节点的资源，当节点资源有限的情况下，会因为这些attempt tasks的出现造成大量的资源浪费，以致频繁出现out of memory/java heap space error的问题（由于我们使用的平台资源有限，在实验过程中这种问题频繁出现）。通过关闭speculative execution选项，可以解决这个问题，具体来说有两种做法（hadoop默认是开启speculative execution选项）：
1）在mapred-site.xml中设置
<property>
<name>mapred.map.tasks.speculative.execution</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>mapred.reduce.tasks.speculative.execution</name>
<value>false</value>
</property>
2）在提交job，配置job configuration时设置
conf.setBoolean("mapred.map.tasks.speculative.execution", false);
conf.setBoolean("mapred.reduce.tasks.speculative.execution", false);
前一种方法是通过修改hadoop配置文件，将对所有job均不执行speculative execution；后一种方法仅对当前设置的job不执行speculative execution，相比较来说，后一种方法更具有灵活性。
我们目前使用的是Hadoop1.0.0版本，使用了后一种配置方法，运行后，每一个task只有一个attempt task在执行，并且，由于减少了slave节点计算资源的浪费，每个task的执行速度有所提升。但缺点是，当一个task在执行过程中出现failed（无论当前执行进度如何），只能重新开启一个同样的task执行，这也在一定程度上造成了速度的下降。所以，是否开启speculative execution选项也是一个权衡的过程。
另外，在查找资料的过程中还发现，有人反映当使用前面第一种方法开启speculative execution选项后，将无法使用第二种方法动态关闭speculative excution；如果使用第一种方法关闭speculative execution选项后，则可以使用第二种方法开启speculative execution选项（https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-3404）。这似乎是hadoop的版本问题，因为我们在1.0.0下的实验过程中并没有发现这个问题。