1.Map-Reduce编程模型
以气象数据分析为例。
数据中每一行就是一个时间点采集的温度信息，现在要分析一年中的最高温度。
Mapper思想：
Map-reduce的思想就是“分而治之”
Mapper负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”执行
“简单的任务”有几个含义：1 数据或计算规模相对于原任务要大大缩小；2 就近计算，即会被分配到存放了所需数据的节点进行计算；3 这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系
Reducer思想
对map阶段的结果进行汇总
Reducer的数目由mapred-site.xml配置文件里的项目mapred.reduce.tasks决定。缺省值为1，用户可以覆盖之
##Shuffler
在mapper和reducer中间的一个步骤（可以没有）
可以把mapper的输出按照某种key值重新切分和组合成n份，把key值符合某种范围的输出送到特定的reducer那里去处理
可以简化reducer过程
2.性能调优
究竟需要多少个reducer？
输入：大文件优于小文件
减少网络传输：压缩map的输出
优化每个节点能运行的任务数：mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum （缺省值均为2）
3.Map-Reduce工作机制剖析
4.调度机制
缺省为先入先出作业队列调度
支持公平调度器
支持容量调度器
5.任务执行优化
推测式执行：即如果jobtracker发现有拖后腿的任务，会再启动一个相同的备份任务，然后哪个先执行完就会kill去另外一个。因此在监控网页上经常能看到正常执行完的作业有被kill掉的任务
推测式执行缺省打开，但如果是代码问题，并不能解决问题，而且会使集群更慢，通过在mapred-site.xml配置文件中设置mapred.map.tasks.speculative.execution和mapred.reduce.tasks.speculative.execution可为map任务或reduce任务开启或关闭推测式执行
重用JVM，可以省去启动新的JVM消耗的时间，在mapred-site.xml配置文件中设置mapred.job.reuse.jvm.num.tasks设置单个JVM上运行的最大任务数（1，>1或-1表示没有限制）
忽略模式，任务在读取数据失败2次后，会把数据位置告诉jobtracker，后者重新启动该任务并且在遇到所记录的坏数据时直接跳过（缺省关闭，用SkipBadRecord方法打开）
6.错误处理机制：硬件故障
硬件故障是指jobtracker故障或tasktracker故障
jobtracker是单点，若发生故障目前hadoop还无法处理，唯有选择最牢靠的硬件作为jobtracker
Jobtracker通过心跳（周期1分钟）信号了解tasktracker是否发生故障或负载过于严重
Jobtracker将从任务节点列表中移除发生故障的tasktracker
如果故障节点在执行map任务并且尚未完成，jobtracker会要求其它节点重新执行此map任务
如果故障节点在执行reduce任务并且尚未完成，jobtracker会要求其它节点继续执行尚未完成的reduce任务
7.错误处理机制：任务失败
由于代码缺陷或进程崩溃引起任务失败
Jvm自动退出，向tasktracker父进程发送方错误信息，错误信息也会写入到日志
Tasktracker监听程序会发现进程退出，或进程很久没有更新信息送回，将任务标记为失败
标记失败任务后，任务计数器减去1以便接受新任务，并通过心跳信号告诉jobtracker任务失败的信息
Jobtrack获悉任务失败后，将把该任务重新放入调度队列，重新分配出去再执行
如果一个任务失败超过4次（可以设置），将不会再被执行，同时作业也宣布失败
8.审计日志
把log4j.properties配置文件中的log4j.logger.org.apache.hadoop.fs.FSNamesystem.audit=WARN
改为“INFO”可以打开审计日志。每个HDFS事件都会在namenode的log中写入一行记录
9.第三方工具
Ganglia
Chukwa
Openstack
10.API
http://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/commands_manual.html
