还没开始写，就有朋友给我评论，总结的简单精辟。
不过再怎么困难，填坑的事情，必须有人来做，对公司和对个人都是有益的。 最近折腾一个多礼拜，总算又让hadoop稳定了。
我这里主要总结下是两个方面（我这里所指的维护范围更广泛）：
第一：是运维
第二：是开发
首先说下运维，在一年的使用中，由于操作系统设置不当所导致的各种异常情况，我都碰到了，而且解决的方案都很简单。
对于多数问题来讲，更多的是告诉应该配置那些参数，而不会告诉如果不配置相关参数会导致什么样的问题（这个也只能在实践中去积累了），
一旦是这方面导致，在初期会耗费大量的时间去排查。
另一方面就是运维人员一定要更加的细心仔细，而不是做完就了事，不去审核和验证。另外就是事后多总结，这样才能提高效率。一定要在集群里配置相关的操作系统参数，如下：
第一：修改/etc/hosts文件
第二：关闭防火墙 并修改禁用selinux: /etc/selinux/config文件，设置“SELINUX=disabled”
第三：修改操作限制参数/etc/security/limits.conf和/etc/sysctl.conf
第四：同步时间
第五：修改/etc/fstab文件
第六：配置ssh免登
再者开发，就开发而言，主要是三个方面：数据存储、数据管理、统计计算
统计计算相对工作量小点（这一年全是使用hive来处理很多统计指标），但是就编写统计脚本而言，其实很有很多方式实现的，但是使用哪种方式最好，
是需要将业务场景结合起来衡量，一般是考虑增量计算，再去考虑全量计算，另外hive去重（是一个吃力不讨好的方式），公司里很多人认为hive就是一个数据库，其实
这种理解是有误的，一旦这种想法产生，那么hive的优势将无法展现。虽然hive也有一些解决办法（如group by的方式），也不一定适合所有的业务场景。通过一年多对hive
的使用和总结，个人认为hive还只是用SQL的方式做统计（用SQL只是方便其他的会SQL语言的人也能快速上手），跟数据库完全不同。
还有一点就是hive的ClosedByInterruptException的处理，目前没想到更好的解决办法，还需要抽个时间好好解决此问题（能解决此问题将会使hive的使用效率更高）。
数据管理是非常重要，它解决数据的正确性，并保证我们的统计计算有意义，不然所有的努力都将成为泡影。我不赞成将数据管理和统计计算混合在一起，这样带来的后期维护的工作量非常大，应该将这两个功能分开，这样统计脚本只关注计算，保证脚本业务逻辑没有错误。而数据管理关注数据正确性，为统计提供正确的数据。关于数据的管理可以考虑使用mysql、oracle、db2等关系型数据库，也可以考虑用HBase、redis、mongodb等NoSQL类型（如果一个都不用，我也没撒好说的，懂的）。将这些工具如何更好地结合起来使用，发挥更大的作用，需要在实践中不断磨练和提高，没有捷径。另一个就是数据如何分类问题，就是热数据、冷数据等，这个就是根据每个表的性质去考虑了。
最后是数据存储，我这里单独来讲，是因为在统计计算和数据管理两块，都涉及到存储。有时候就有人不知道如何区分了。其实也很简单，我个人理解（业务场景不同）数据管理的存储更通用，不光是作为统计脚本的数据源，还是可以为其他应用提供数据服务的，而统计计算这里的存储只是单单存储统计脚本需要的数据（仅此而已）。
