在学习Hadoop的过程中，你可能会遇到Hadoop配置和使用问题，本节和大家一起学习一下Hadoop配置方法，希望通过本节的介绍，大家对能够掌握其配置方法。
Hadoop配置和使用问题记录
关于hadoop如何配置的教程网上已经有不少了，配合hadoop主页上的说明，基本可以顺利在多台机器上配置好hadoop集群。这里记录的是我在实际配置和使用hadoop时遇到的问题，其中一些属于hadoop周边，如ssh配置时容易遇到的问题和解决方法，供大家参考。我目前是在windows xp里通过cygwin安装的hadoop，版本是0.17.2.1。
1. 安装cygwin。在www.cygwin.com下载网络安装包，在选择组件的时候建议直接把openssh组件选中，有些版本的cygwin似乎不会自动安装diffutils组件，所以需要手工选中一下，否则配置ssh时会提示缺少该组件包。
2. cygwin控制台里的缺省提示符不太习惯，用export PS1="\u@\w$"设一下好多了。
3. Hadoop配置过程中配置sshd比较简单，可以参考这个链接。在ssh-host-config时问到“Should privilege separation be used? (yes/no)”时回答no即可，如果由于安全因素要回答yes时，在启动sshd时有可能遇到“Privilege separation user sshd does not exist”的错误信息，解决方法可参考这个链接。
4. 在配置ssh使用证书方式自动验证时花了一些时间，后来觉得可能是由于机器上有两个版本的cygwin的缘故，因为在另一台机器上安装就没有出现问题。在使用ssh-keygen -t rsa命令后提示输入密码时，直接按两次回车即可。公钥的复制等过程这里不再赘述。
5. 试图在Eclipse里运行hadoop的WordCount程序时提示异常：“javax.security.auth.login.LoginException: Login failed: CreateProcess: whoami error=2”，解决方法是把c:\cygwin\bin加入系统的path环境变量，然后重启Eclipse以便改动生效。
6. 在Eclipse里运行WordCount时遇到java heap size不够的异常，在运行Hadoop配置里加入-Xms200M就可以解决。（hadoop的helloworld要求的内存比较多？）
7. 当要运行的运算依赖第三方类库时，这个链接有所讨论，但暂时没看到除了在命令行里使用hadoop jar命令以外的解决方法，比如在0.17.2和0.18.1版本里我都没有看到JobConf类里有类似addJar()这样的方法，在JobConf#setJar()里使用逗号分隔多个jar文件的方式则会报找不到文件的错误。解决方式可能有两个：a)把所需要的第三方jar文件复制到每个节点机器的jre里（暂时没有试验） b)把第三方jar包和自己的类打到一个包里。
update: 在网上找到另一种方式，通过DistributedCache实现，原文里可能有笔误，我试验正确的方法是调用DistributedCache.addArchiveToClassPath()方法，注意其***个参数必须是相对路径，如“/test/lib /my.jar”，而不能是像“hdfs://192.168.0.5:47110/test/lib/my.jar”这样的绝对路径。关于 DistributedCache的说明在里有一些。
8. 调试mapreduce程序的方式，在这个链接里讲得比较清楚了，因为很有用所以特意重复一次。如果文件存放在HDFS里，那么只需要调用JobConf#.set("mapred.job.tracker", "local");即可；如果文件也是存在本地的，还需要调用JobConf#set("fs.default.name", "local");方法。我通常让文件存在HDFS里调试，因为要使用本地文件要么参数需要改变，要么代码需要改变，维护两个环境很麻烦。在程序里用System.out.println()输出的内容可以在datanode的hadoop安装路径的logs/userlogs目录里找到。
9. 当使用自定义InputFormat时，特别是使用EMF模型元素作为key的时候，需要注意并不是在代码的任何地方都能得到xmi:id的值的。具体来说，在WritableComparable#write()方法里能得到（前提是该对象本来就有resource，即eobj.eResource()!=null），而在WritableComparable#readFields()里是不能得到的，在RecordWriter#write()方法里同样不能得到，因为后两者的EMF元素对象都是反序列化得到的，已经不是内存里原来的那个实例了。
10. map进行到100%后，reduce过程进行到某个数值（如16%）后就不再继续，直到被hadoop强制关闭。ok，到这里Hadoop配置完成。
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