本文是Hadoop最佳实践系列第二篇，上一篇为《Hadoop管理员的十个最佳实践》。MapRuduce开发对于大多数程序员都会觉得略显复杂，运行一个WordCount（Hadoop中helloword程序）不仅要熟悉MapRuduce模型，还要了解Linux命令（尽管有Cygwin，但在Windows下运行MapRuduce仍然很麻烦），此外还要学习程序的打包、部署、提交job、调试等技能，这足以让很多学习者望而退步。所以如何提高MapReduce开发效率便成了大家很关注的问题。但Hadoop的

本文是Hadoop最佳实践系列第二篇，上一篇为《Hadoop管理员的十个最佳实践》。MapRuduce开发对于大多数程序员都会觉得略显复杂，运行一个WordCount（Hadoop中helloword程序）不仅要熟悉MapRuduce模型，还要了解Linux命令（尽管有Cygwin，但在Windows下运行MapRuduce仍然很麻烦），此外还要学习程序的打包、部署、提交job、调试等技能，这足以让很多学习者望而退步。所以如何提高MapReduce开发效率便成了大家很关注的问题。但Hadoop的

接触Hadoop有两年的时间了，期间遇到很多的问题，既有经典的NameNode和JobTracker内存溢出故障，也有HDFS存储小文件问题，既有任务调度问题，也有MapReduce性能问题.遇到的这些问题有些是Hadoop自身的缺陷（短板），有些则是使用的不当。在解决问题的过程中，有时需要翻源码，有时会向同事、网友请教，遇到复杂问题则会通过mail list向全球各地Hadoop使用者,包括HadoopCommitter（Hadoop开发者）求助。在获得很多人帮助后，自己将遇到问题和心得整理成