1：Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out
Answer：
程序里面需要打开多个文件，进行分析，系统一般默认数量是1024，（用ulimit -a可以看到）对于正常使用是够了，但是对于程序来讲，就太少了。
修改办法：
修改2个文件。
/etc/security/limits.conf
vi /etc/security/limits.conf
加上：
* soft nofile 102400
* hard nofile 409600
$cd /etc/pam.d/
$sudo vi login
添加 session required /lib/security/pam_limits.so
2：Too many fetch-failures
Answer:
出现这个问题主要是结点间的连通不够全面。
1) 检查 、/etc/hosts
要求本机ip 对应 服务器名
要求要包含所有的服务器ip + 服务器名
2) 检查 .ssh/authorized_keys
要求包含所有服务器（包括其自身）的public key
3：处理速度特别的慢 出现map很快 但是reduce很慢 而且反复出现 reduce=0%
Answer:
结合第二点，然后
修改 conf/hadoop-env.sh 中的export HADOOP_HEAPSIZE=4000
4：能够启动datanode，但无法访问，也无法结束的错误
在重新格式化一个新的分布式文件时，需要将你NameNode上所配置的dfs.name.dir这一namenode用来存放NameNode
持久存储名字空间及事务日志的本地文件系统路径删除，同时将各DataNode上的dfs.data.dir的路径 DataNode
存放块数据的本地文件系统路径的目录也删除。如本此配置就是在NameNode上删除/home/hadoop/NameData，在DataNode上
删除/home/hadoop/DataNode1和/home/hadoop/DataNode2。这是因为Hadoop在格式化一个新的分布式文件系
统时，每个存储的名字空间都对应了建立时间的那个版本（可以查看/home/hadoop
/NameData/current目录下的VERSION文件，上面记录了版本信息），在重新格式化新的分布式系统文件时，最好先删除NameData
目录。必须删除各DataNode的dfs.data.dir。这样才可以使namedode和datanode记录的信息版本对应。
注意：删除是个很危险的动作，不能确认的情况下不能删除！！做好删除的文件等通通备份！！
5：java.io.IOException: Could not obtain block:
blk_194219614024901469_1100
file=/user/hive/warehouse/src_20090724_log/src_20090724_log
出现这种情况大多是结点断了，没有连接上。
6：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
出现这种异常，明显是jvm内存不够得原因，要修改所有的datanode的jvm内存大小。
Java -Xms1024m -Xmx4096m
一般jvm的最大内存使用应该为总内存大小的一半，我们使用的8G内存，所以设置为4096m，这一值可能依旧不是最优的值。（其实对于最好设置为真实物理内存大小的0.8）
7：出现map%,但是呢reduce到98%左右的时候呢，就直接进failedjobs了
解决办法：
检查mapred.map.tasks是不是设置的太多了，设置太多的话会导致处理大量的小文件
检查mapred.reduce.parallel.copies是否设置合适。
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