Hadoop安装
1. 安装前的准备
安装hadoop首先需要在机器上安装合适版本的java（最新版本肯定没问题），并从Apache镜像中下载稳定版本的hadoop安装包。在集群中安装hadoop通常需要在所有机器上拷贝一份hadoop安装包，并解压缩到安装目录中。
通常集群中一台机器专门被指定为NameNode，另一台机器专门被指定为ResourceManager。其它服务，例如web app proxy server和MapReduce Job history Server通常根据负载的变化，运行在专用硬件或共享的基础上。集群中其它的机器是DataNode和NodeManager，它们是slaves。
, hdfs-default.xml, yarn-default.xml and mapred-default.xml），机器特定的配置文件（etc/hadoop/core-site.xml, etc/hadoop/hdfs-site.xml, etc/hadoop/yarn-site.xml and etc/hadoop/mapred-site.xml）。另外你也可以通过设置etc/hadoop/hadoop-env.sh，etc/hadoop/yarn-env.sh，etc/hadoop/mapred-env.sh文件中的值，控制hadoop脚本，配置hadoop守护进程的运行环境。HDFS守护进程是NameNode, SecondaryNameNode, and DataNode进程，YARN守护进程是ResourceManager, NodeManager, WebAppProxy。如果有MapReduce作业运行，那么MapReduce Job History Server进程也将运行。对于大型集群，这些进程通常运行在不同的主机上。
2. 配置hadoop守护进程运行环境
etc/hadoop/hadoop-env.sh，etc/hadoop/mapred-env.sh，etc/hadoop/yarn-env.sh脚本设置机器特定的运行环境。必须设置JAVA_HOME，可选的配置包括HADOOP_PID_DIR，HADOOP_LOG_DIR分别是hadoop守护进程id和日志文件路径，HADOOP_HEAPSIZE / YARN_HEAPSIZE设置守护进程JVM最大heap size。
使用etc/hadoop/core-site.xml配置fs.defaultFS（NameNode URI），io.file.buffer.size（读写SequenceFiles时缓存大小）
使用etc/hadoop/hdfs-site.xml配置dfs.namenode.name.dir（本地路径用于保存NameNode命名空间和操作日志），dfs.hosts /dfs.hosts.exclude（包含/排除的DataNode列表），dfs.blocksize（HDFS块大小），dfs.namenode.handler.count（NameNode处理来自DataNode的RPC服务线程数量），dfs.datanode.data.dir（DataNode保存数据的本地路径）
3. NodeManager集群监测脚本，Hadoop提供了一个机制，管理员可以配置NodeManager运行脚本，监测集群的健康状态。监测脚本输出包括字符串“ERROR”，该节点的状态被报告为“unhealthy”，将被ResourceManager加入黑名单，后续不会有tasks分配到该节点。然而，NodeManager监测脚本一直运行，当该节点重新可用时，将自动被ResourceManager加入到集群中。节点的健康状态可以在Resource Manager Web Interface中看到。一些和监测脚本相关的参数可以在etc/hadoop/yarn-site.xml中设置。例如：yarn.nodemanager.health-checker.script.interval-ms设置监测脚本运行的时间间隔。
etc/hadoop/slaves文件中，逐行列出所有slave的主机名或者IP地址。Hadoop很多脚本将使用该文件，在多个节点上运行命令。当然，所有机器之间必须能够相互ssh通过。
5. Hadoop Rack（机架）敏感，利用节点之间的拓扑结构，提高集群的性能和安全性。Hadoop守护进程通过启动一个管理员配置模块，获取机架信息。在启动HDFS前，一般需要配置机架信息。
etc/hadoop/log4j.properties定制日志配置。
HADOOP_CONF_DIR目录，该目录在所有机器中必须相同。一般地，HDFS和YARN相关进程采用不同的用户名启动，在大多数配置中，HDFS采用“hdfs”用户名，YARN采用“yarn”用户名。
MapReduce性能调优
1. Map任务输出的键值对，首先被写入内存（MapOutputBuffer）中，该内存大小默认是100MB，可以通过参数io.sort.mb调整。当MapOutputBuffer剩余空间小于80%（可以通过参数io.sort.spill.percent调整）时，程序开始将内存中的数据写入磁盘中，这也称为spill。
2. 当Map任务部分完成或者全部完成后，如果Map有输出，就会生成一个或者多个spill文件。在Map完全结束之前，还有一个merge操作，将这些spill文件合并。参数io.sort.factor设置最多能有多少个spill文件参与一次merge操作，默认值是10个。
3. 当job指定了Combiner的时候，在map端会调用Combiner定义的函数对Map输出结果进行合并。Combiner函数运行的时机可能是在merge操作之后，也可能是之前。通过min.num.spill.for.combine参数，默认为3，当spill文件大于3个的时候，Combiner函数会在merge产生结果文件之前运行。
4. Map任务的中间结果，spill文件以及最终的merger文件都是支持压缩的，参数mapred.compress.map.output设置为true时，Map产生的中间数据会先压缩，然后再写入磁盘中，这样磁盘IO会减少，但是会消耗计算资源用于数据的压缩和解压。根据观察，大部分job的瓶颈都不是cpu，除非运算逻辑异常复杂，所以对Map中间结果进行压缩通常是有利的。参数mapred.map.output.compression.codec指定具体的压缩方式。
io.sort.factor也同时影响Reducer端执行一次merge操作的数据分区数量。mapred.job.shuffle.input.buffer.percent调节shuffle数据使用reduce内存的比例，默认为 70%。mapreduce.reduce.java.opts参数设置Reducer任务最大heap使用量。参数mapred.job.shuffle.merge.percent设置shuffle数据开始执行merge操作时，所占内存比例，默认是66%。参数mapred.job.reduce.input.buffer.percent，默认是0.0，调节Reducer执行reduce函数时，读取已经sort、merge好的数据的内存缓存大小。
