一.hadoop作业的运行方式
编写MR作业之后需要将代码打成jar包，hadoop会在集群上分发该作业jar包。
当用hadoop jar运行一个非MR作业时（写了的一个存储程序，在指定端口接受连接，然后存到hadoop集群中），hadoop不会再集群上分发该jar文件（因为不是MR作业），只会在运行该任务的机器上执行该程序。
1.在windows上编写调试程序，然后用eclipse打包工具打成jar包，没有直接打成可运行的jar包，因为那样会把用到的多有的jar包打进来，程序文件很大，而hadoop集群上有这些jar包，所以多此一举，然后再jar包的资源清单文件中添加Main-Class项，然后把所有用到的jar包都添加到Class-path项中，指出该jar包在hadoop集群中的位置即可，还有hadoop的配置文件目录也要添加，然后把最后的jar包扔到hadoop集群上，java -jar jarname.jar，ok，过程很繁琐吧。此外如果用到第三方的库，也要在class-path中说明，并在集群上放置该包。
2.第一种方法之所以繁琐是因为使用的java命令来运行该作业，如果使用hadoop命令的话，会方便很多，首先hadoop命令自己把hadoop相关的库文件路径导入，包括配置文件，这样在jar包的资源清单文件中就无需添加class-path项，只添加main-class项即可，然后hadoop jar jarname.jar即可,如果用到第三方的jar包，添加HADOOP_CLASSPATH环境变量即可，hadoop脚本会执行相关操作。
由于自己写的那么存储程序只依赖hadoop的库文件和配置文件，现在发现可以再hadoop集群中每个机子上都运行自己的程序，这样就充分利用了集群的计算能力啦。
至于运行的MR作业中用到第三方jar包的情况，可以通过添加HADOOP_CLASSPATH在jobtracker上，不知道hadoop会不会将第三方包也分发给集群中各个机子，还是需要自己配置各个机器中都拥有该第三方包，有机会测试一下。
数据流：
Map的输出是不会写入HDFS的，而是写入本地目录map_local_dir，当reduce的任务个数大于1个时，分区函数起到很重要的作用，每个map的输出都会分为reduce任务的个数份，分区函数确保一个key经过分区函数的映射后，会映射到同一个reduce，这点很重要。
为了减少网络带宽的占用，map任务的输出在传到reduce输入之前可以先经过指定的合并函数combiner，过滤掉不需要的数据，减少带宽的占用，但并非所有的函数都具有该属性，如平均数函数，所以，在MR中使用combiner要慎重考虑。
其他语言的兼容：
Streaming使用Unix的标准输入输出流作为Hadoop和应用程序的接口，可以兼容任何编程语言
Pipes作为MR的C++接口，使用的是套接字通信，而不是JNI。
dfs.replication这个参数是个client参数，即node level参数。需要在每台datanode上设置。
一个文件，上传到hdfs上时指定的是几个副本就是几个。以后你修改了副本数，对已经上传了的文件也不会起作用。可以再上传文件的同时指定创建的副本数
hadoop dfs -D dfs.replication=1 -put 70M logs/2
可以通过命令来更改已经上传的文件的副本数：
hadoop fs -setrep -R 3 /