0、优化：http://dongxicheng.org/mapreduce/hadoop-optimization-0/
http://dongxicheng.org/mapreduce/hadoop-optimization-1/
1、各个节点的配置文件的内容要一致：core|hdfs|mapred|yarn-site.xml。修改一个的节点的配置文件内容后，集群中所有的节点要同步修改，报错的原因大部分是由于节点之间配置文件不一致导致！
2、修改完配置文件后要重启hdfs或yarn服务。
3、有时会碰到修改配置文件后，重启hadoop的服务后，跑程序仍然会出错的问题，要先查一下添加的<name>xxx</name>有没有拼写错误，如果没有错误，就关闭服务然后重新启动集群(如果还报错，建议重启主机)。
4、各个节点的VERSION的clusterid要一致，否则会导致datanode自动关闭（删除VERSION或将各个节点的clusterid改成一致）。
5、经常备份集群可以正常运行的配置文件。
6、yarn运行程序是提示running in uber mode : false。uber mode是Hadoop的小作业模式， 数据量小非常节约时间。可以设置 mapreduce.job.ubertask.enable=true生效
7、为了避免出现{WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable}这种错误，尽量应该安装64位的操作系统，否则就需要自己编译hadoop源码进行安装，比较麻烦。
8、在YARN启动mapreduce程序后，会在datanode上生成YarnChild，这个就是Container。
9、ssh输入正确密码还会denied，需要修改.ssh父目录的权限值，chmod 755 /hadoop
10、namenode无法启动（hadoop namenode异常）当查看 hadoop-hadoop-namenode-namenode.log产生报错
错误信息：
2016-09-20 11:48:52,409 WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem: Encountered exception loading fsimage
java.io.IOException: There appears to be a gap in the edit log. We expected txid 2289, but got txid 2859.
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.MetaRecoveryContext.editLogLoaderPrompt(MetaRecoveryContext.java:94)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLogLoader.loadEditRecords(FSEditLogLoader.java:215)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLogLoader.loadFSEdits(FSEditLogLoader.java:143)
..................
原因是namenode元数据被破坏了，需要修复
输入命令：hadoop namenode -recover
全都选择‘y'或 ‘c’ 即可。修复完毕后需要将各个datanode的current中的VERSION同步。可以备份current文件，然后在namenode上start-dfs.sh。如果不做这一步会导致datanode无法启动。
另外的方法：或许可以修改current下面 seen_txtid中的值？就不用全部删除{
怀疑是 NameNode 对元数据的合并出了问题， 删除报错开始 的 edits 文件 ，修改 seen_txid 中的 txid 编号；
启动 NN 成功，主备NN 均启动成功。
}
11、mapred.child.java.opts:当需要处理超大数据（mapper大于10？）最好将值设置成-Xmx1024m或者更高(-Xmx2048m)才能避免出现“核心已转储”这种jvm内存溢出的错误！！
待续...