（2-6为性能优化）（7-9为函数介绍）
1.在JobHistory里面可以看到job相关的一些信息，用start-all启动Hadoop时便可以进入端口号8088查看查看信息，但是无法进入端口号19888查看history。
只需要启动jobhistory即可，命令：mapred historyserver。想停止的话ctrl+c退出即可。
2.如果有很多小文件，单个文件产生一个mapper，资源比较浪费，把小文件预处理为大文件，再将大文件作为输入，可以节省很多的时间。使用CombineFileInputFormat（是Hadoop类库中的一个抽象类）也可以将多个文件打包到一个输入单元中，使性能得到提高。
3.dfs.block.size这个是块大小的设置，也就是说文件按照多大的size来切分块。一般来说，块的大小也决定了你map的数量。dfs.replication是复制数量的设置，不能为0。设置为1，就是在集群中存一份。设置为2，即做一份备份，也就是说数据在集群中有2份。这两项在hdfs-site.xml配置文件中设置。
4.Map阶段的输出首先存储在一定大小的内存缓冲区中，如果Map输出的大小超过一定限度，Map task就会将结果写入磁盘，等Map任务结束后再将它们复制到Reduce任务的节点上，如果数据量大，中间的数据交换会占用很多时间。可以通过将mapred.compress.map.output属性设置为true来对Map的输出数据进行压缩，同时还可以设置Map输出数据的压缩格式，通过设置mapred.map.output.compression.codec属性即可进行压缩格式的设置。
5.mapred.tasktracker.map.tasks.maximum的默认值是2，属性mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum的默认值也为2，可以在mapred-site.xml文件中将其设置为一个较大的值，提高整体性能。
6.mapred.child.java.opts这个参数是配置每个map或reduce使用的内存数量。默认的是200M。对于这个参数，我个人认为，如 果内存是8G，CPU有8个核，那么就设置成1G就可以了。实际上，在map和reduce的过 程中对内存的消耗并不大，但是如果配置的太小，则有可能出现”无可分配内存”的错误。
7.setup函数：在task启动之后只调用一次。可以将Map或Reduce函数中的重复处理放置到setup函数中，可以将Map或Reduce函数处理过程中可能使用的全局变量进行初始化，或从作业信息中获取全局变量，还可以监控task的启动。 setup只是对应task上的全局操作，而不是整个作业的全局操作。
8.cleanup函数：和setup函数正好相反，在task销毁之前执行一次。
9.run函数：如果想更完备的控制Map或者Reduce阶段，可以覆盖此函数，并像普通的Java类中的函数一样添加自己的控制内容，比如增加自己的task启动后和销毁之前的处理。
10.不断更新中…