经验总结和注意事项（这部分是我在使用过程中花了一些时间走的弯路）：
- 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namenode –format。 - 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：hadoop dfsadmin
–report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。也可以通过配置Map的数量或者配置minimum split
size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。