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本文主要介绍了Hadoop Streaming的一些高级编程技巧，包括，怎样在mapredue作业中定制输出输出格式？怎样向mapreduce作业中传递参数？怎么在mapreduce作业中加载词典？怎样利用Hadoop Streamng处理二进制格式的数据等。
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本文介绍了在Hadoop上编写MapReduce程序的基本方法，包括MapReduce程序的构成，不同语言开发MapReduce的方法等。
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Hadoop Streaming是Hadoop提供的一个编程工具，它允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer，本文介绍了Hadoop Streaming编程方法。
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在Hadoop 0.20.x版本或者更早的版本，Hadoop采用了平级队列组织方式，在这种组织方式中，管理员可将用户分到若干个扁平队列中，在每个队列中，可指定一个或几个队列管理员管理这些用户，随着Hadoop应用越来越广泛，有用户提出需支持层级队列组织方式。
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在Hadoop 1.0中，HDFS的单NameNode设计带来诸多问题，包括单点故障、内存受限制约集群扩展性和缺乏隔离机制（不同业务使用同一个NameNode导致业务相互影响）等，为了解决这些问题，Hadoop 2.0引入了基于共享存储的HA解决方案和HDFS Federation，本文重点介绍HDFS Federation。
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1TB排序通常用于衡量分布式数据处理框架的数据处理能力。Terasort是Hadoop中的的一个排序作业，在2008年，Hadoop在1TB排序基准评估中赢得第一名，耗时209秒。那么Terasort在Hadoop中是怎样实现的呢？本文主要从算法设计角度分析Terasort作业。
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随着MapReduce的流行，其开源实现Hadoop也变得越来越受推崇。在Hadoop系统中，有一个组件非常重要，那就是调度器，它的作用是将系统中空闲的资源按一定策略分配给作业。在Hadoop中，调度器是一个可插拔的模块，用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器。本文介绍了Hadoop中常见的三种调度器。
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