错误处理
出现错误主要有以下三种：
1、Task任务
2、JobTracker失败
3、TaskTracker失败
Task任务
1、当map或者reduce子任务中的代码抛出异常，JVM进程会在退出之前向服务tasktracker进程发送错误报告，tasktracker会将此（任务尝试）taskattempt标记为failed状态，释放一个槽以便运行另外一个任务。
2、对于流任务，如果流进程以非零退出运行，则会标记为failed。
3、子JVM突然退出（JVM错误），这时tasktracker会注意到进程己经退出，标记为failed。
4、tasktracker将子任务标记为失败后会将自身计数器减一，以便向jobtracker申请新的任务，也是通过心跳告知jobtracker本地的一个任务尝试失败。
5、jobtracker接到任务失败的通知后，会将其重新加入到调度队列重新分配给其他的tasktracker执行（避免将失败的任务分配给执行失败的tasktracker)，但是这个尝试也是有次数限制的，默认情况卜任务尝试4次后仍然没有完成，就不会再重试（jobtracker会将其标记为killed)，此时整个作业就执行失败了。
TaskTracker失败
1、tasktracker一旦失败，就会停止向jobtracker发送心跳。
2、同时jobtracker从任务池中将此tasktracker删除，tasktracker上运行的任务将会被移送到其他tasktracker节点上去运行。
3、如果每个tasktracker上面的任务失败次数远远高于其他节点，jobtracker就把该tasktracker放入到黑名单中。
4、如果成功完成的map任务，tasktracker节点已经失效了，那么reduce任务也无法访问到存储在tasktracker本地文件系统上的中间结果，需要在其他tasktracker节点重新被执行。
JobTracker失败
1)JobTracker失败是最严重的一种失败方式了，而在Hadoop1.x中存在单点故障的情况下是相当严重的。
2）可以通过启动多个JobTracker，在这种情况只运行一个主的jobtracker，主的jobtracker由zookeeper协调控制。但是出现故障的概率仍然比较高，因此，Hadoop2.x采用了一种全新的架构Yarn。将作业调度和任务管理完全剥离出来。
作业调度
先进先出调度器（FIFO）默认方式
公平调度器（FairScheduler）
容量调度器（CapacityScheduler）
先进先出调度器（FIFO）
1、FIFO调度器是hadoop中默认的调度器，它先遵循优先级优先，然后按照作业到来的顺序进行调度。
2、这种默认的调度器的一个缺点是：高优先级以及需要长时间运行的作业一直在被处理，而低优先级以及短作业将长时间得不到调度。
公平调度器（FairScheduler）
由fackbook开发的调度器。
1、FairScheduler的目标是让每个用户公平的共享集群。
2、作业被放在池中，在默认情况下，每个用户都有自己的池。
3、支持抢占，如果一个池在特定的时间内未得到公平的资源分配，调度器就会终止运行池中得到过多的资源的任务，以便把任务槽让给资源不足的池。
容量调度器（CapacityScheduler）
由雅虎开发的调度器。
1、支持多个队列，每个队列可以配置一定的资源量，每个队列采用FIFO调度策略。
2、为了防止同一个用户提交的作业独占队列中的资源，对同一个用户提交作业所占的资源量进行限定。
3）具有的特性：层次化的队列、资源容量保证、安全性、弹性、可操作性、基于资源的调度。
配置FairScheduler
1、修改mapred-site.xml
<property>
<name>mapred.jobtracker.taskScheduler</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.FairScheduler</value>
</property>
<property>
<name>mapred.fairscheduler.allocation．file</name>
<value>$HADOOP_HOME/conf/fair-scheduler.xml</value>
</property>2、fair-scheduler.xml
以上是hadoop1.x的相关操作。
hadoop2.x对yarn-site.xml进行配置可以参考官网
http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/FairScheduler.html
Hadoop YARN 附带的默认调度器是CapacityScheduler。
shuffle和sort
map端
1、map端并不是简单的把中间结果写入到磁盘，而是利用环形缓冲区的方式先把map输出到内存当中。
2、每个map都有一个环形缓冲区，默认大小100M，大小可以由属性io.sort.mb来修改。
3、一旦内存缓冲区达到一个溢写阀值。（io.sort.spill.percent），就会新建一个溢写文件。
4、多个溢写文件最终会合并成一个己分区已排序大的输出文件，写入到磁盘中，作为reduce的输入。
5、io.sort.factor控制着一次最多可以合并多少个分区。
reduce端
1、reduce端shuffle过程，分为三个阶段：复制map输出、排序合并和reduce处理。
2、由于reduce可以接收多个map的输出，所以复制map输出阶段的时候仍然需要在本地排序并合并。
3、map任务可以在不同时间完成，囚此只要有一个map任务结束，reduce任务就开始复制其输出。
4、reduce任务有少量的复制线程，可以并行取得map输出。
（mapred.reduce.parallel.copies属性来控制）
5、reduce处理阶段不会等待所有输入合并成一个大文件后进行处理，而是把部分合并后的结果直接进行处理。