Hadoop三种运行方式：
- 单机模式。优点：安装配置简单，运行在本地文件系统，便于调试和查看运行效果；缺点：数据量大时较慢，不能模拟分布式模式；
- 伪分布式模式。优点：运行在本地HDFS文件系统上，能够模拟完全分布模式，看到一些分布式处理的效果；
- 完全分布式模式。优点：运行在多台机器的HDFS之上，体现出分布式的优点；缺点：调试麻烦；
Hadoop网络用户界面：
- JobTracker：（http://jobtracker-host:50030),方便跟踪Job工作进程，查看工作统计和日志；
- NameNode: （http://jobtracker-host:50070),查看NameNode的基本情况，HDFS中的内容，NameNode日志；
性能调优：
- 合并小文件为大文件或使用CombineFileInputFormat
- 压缩文件：压缩Map输出文件，减少磁盘IO和网络传输
- 过滤数据：对数据进行预处理，过滤掉不需要的数据；例如使用Bloom Filter算法：Bloom Filter可以用在内连接，它每次检测返回值是“在集合内（可能错误）”和“不在集合内（绝对不在）”，这样可以保证不会把有用的数据过滤掉，虽然有少许无用数据漏网，确换来了时间和空间上的性能提升 。
- 修改map和reduce最大任务数设置；
可以重载下列方法实现复杂MapReduce函数：
- setup函数（Called once at the start of the task)，类似于单元测试的setup
- cleanup函数（called once at the end of the task），类似于单元测试的teardown
- run函数(for more complete control over the execution of the Mapper).run函数类似于一个模板方法，它内部描述了setup，map，reduce，cleanup的执行先后顺序及过程参数，重载它就可以完全控制任务的执行过程，可以添加自己的控制内容（是否可以在这里实现链接MapReduce Job，类似于map之前还是一个map之类的？）。
MapReduce Job中全局共享数据：
- 通过HDFS文件做全局共享数据媒介。优点：可读可写；缺点：占用系统资源
- 任务启动之初将数据set到Job配置属性。优点：资源消耗小；缺点：不适合比较大的共享数据； 只读？
- 使用DistributedCache。优点：适合大量共享数据；缺点：只读；
链接MapReduce Job：
- 线性MapReduce Job流：将Job的启动代码设置成只有上一个Job结束才执行，将Job的输入设置成上一个Job的输出路径（如何设置？利用Run函数还是文件标志位等其他方法？）
- 复杂MapReduce Job流：利用ControlledJob类和JobControl类：正常配置各个Job，封装到ControlledJob，设置依赖关系，注入JobControl，JobControl.run)
- Job设置预处理和后处理过程：利用ChainMapper和ChainReducer（只支持旧API）
