Hadoop配置注意事项及命令使用经验总结
本节和大家一起学习一下Hadoop配置过程中应该注意的一些问题，同时和大家分享一下使用Hadoop命令过程中的一些感受，欢迎大家一起来学习，以便在以后的学习过程中避免犯错误，希望通过本节的介绍大家对Hadoop配置和Hadoop命令有更加深刻的认识。
Hadoop配置注意事项：
Master和Slave上的几个conf配置文件不需要全部同步，如果确定都是通过Master去启动和关闭，那么Slave机器上的配置不需要去维护。但如果希望在任意一台机器都可以启动和关闭Hadoop，那么就需要全部保持一致了。
Master和Slave机器上的/etc/hosts中必须把集群中机器都配置上去，就算在各个配置文件中使用的是IP。这个吃过不少苦头，原来以为如果配成IP就不需要去配置Host，结果发现在执行Reduce的时候总是卡住，在拷贝的时候就无法继续下去，不断重试。另外如果集群中如果有两台机器的机器名如果重复也会出现问题。
如果在新增了节点或者删除节点的时候出现了问题，首先就去删除Slave的hadoop.tmp.dir，然后重新启动试试看，如果还是不行那就干脆把Master的hadoop.tmp.dir删除（意味着dfs上的数据也会丢失），如果删除了Master的hadoop.tmp.dir，那么就需要重新namenodeCformat。Map任务个数以及Reduce任务个数配置。前面分布式文件系统设计提到一个文件被放入到分布式文件系统中，会被分割成多个block放置到每一个的DataNode上，默认dfs.block.size应该是64M，也就是说
如果你放置到HDFS上的数据小于64，那么将只有一个Block，此时会被放置到某一个DataNode中，这个可以通过使用命令：hadoopdfsadminCreport就可以看到各个节点存储的情况。也可以直接去某一个DataNode查看目录：hadoop.tmp.dir/dfs/data/current就可以看到那些block了。Block的数量将会直接影响到Map的个数。当然可以通过配置来设定Map和Reduce的任务个数。Map的个数通常默认和HDFS需要处理的blocks相同。也可以通过Hadoop配置Map的数量或者配置minimumsplitsize来设定，实际的个数为：max(min(block_size,data/#maps),min_split_size)。Reduce可以通过这个公式计算：0.95*num_nodes*mapred.tasktracker.tasks.maximum。
总的来说出了问题或者启动的时候最好去看看日志，这样心里有底。