注：之前写过MapReduce程序，所以对Hadoop和MapReduce编程有一些了解，现在正在阅读《Hadoop实战》一书，这里主要是记下对自己有用的一些点，完全不能覆盖书中的全部要点。想要学习MapReduce入门的同学请移尊步，勿浪费时间。
这里是我觉得不错的几个入门文章：
http://www.cnblogs.com/forfuture1978/category/300670.html
http://blog.csdn.net/aidayei/article/details/6580277
http://www.cnblogs.com/mdyang/category/307547.html
http://www.cnblogs.com/wycg1984/category/238035.html
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回归测试：修改了旧代码之后，重新进行测试，以确保没有新的错误引入。对比改动前后的两个程序的输出，通过差异看逻辑对不对。对比过程可以使用diff工具（命令）。
记得大一上Java课的时候，那个老师讲过数据类型之后说，如果不好选择，那么整形通常选int，浮点数通常选double,这里书上说，优先使用long（longwritable…）类型，因为hadoop面临的环境是大规模数据处理。这个还有点不习惯。
hadoop在伪分布模式下，Java程序中的System.out和System.err输出的内容会被保存到文件stdout和stderr中（HADOOP_DIR/logs/userlogs/）。这些信息可以用来调试。另外可以再程序中使用Report类的setStatus()方法（map和reduce函数都有一个Report参数）传送实时状态信息。
使用计数器：
程序员可以在作业中插入计数器来分析其整体运行。在程序中定义不同的计数器，分别累计特定时间的发生次数。对于来自同一个作业的所有任务的相同计数器，Hadoop会自动求和。
程序示例：
static enum CounterType { EVENT_A, EVENT_B};
public void map(K k, V v,OutputCollector<T1,T2> output,Report r){
if(testValueA(v)){
r.incrCounter(CounterType.EVENT_A, 1);
}
if(testValueB(v)){
r.incrCounter(CounterType.EVENT_B, 1);
}
}
典型应用是用来跟踪不同的输入记录类型，特别是坏的记录。
跳过坏记录：
如果数据中有坏记录，而你又不想因为这几个坏记录影响作业的执行，可以设置跳过坏记录。skipping机制在Hadoop 0.19中已经被支持，默认关闭该特性。如果打开这一特性，Hadoop会在任务失效两次之后进入skipping模式，并将被跳过的坏记录记录在HDFS中以供程序员后续分析。skipping的设置由 SkipBadRecord负责。
IsolationRunner:
IsolationRunner工具允许程序员隔离失败的任务，并在同一节点上用完全一样的输入数据重新运行它，还可以添加一个调试器，收集运行信息。
猜测执行：
Hadoop会注意到执行的慢的任务，并安排在另一个节点上并行执行相同的任务。这些并行执行的任务只要有一个完成就可以了（其他的被kill）。