第一章 HDFS的多目录
1.NameNode的本地目录配置多个，且每个目录的存放内容相同，增加可靠性。
2.DataNode可以配置多喝目录，每个存储的数据不一样（数据不是副本，不需要和元数据要求一模一样）。
3.集群数据均衡之磁盘数据均衡，生产环境，可能会由于硬盘空间不足，需要增加一块硬盘，对于刚添加的磁盘执行均衡命令。
第二章 集群扩容及缩容
1.添加白名单，表示只有在白名单中主机IP地址的主机才能用来存储数据，同时还可以防止黑客的恶意攻击。
2.服役新服务器，指的是业务的增长，需要增加相应的服务器，在原有的集群基础之上动态添加新的数据节点。
3.服务器之间的数据均衡，由于本地性原则，对于某一台服务器而言，可能对导致的结果是所占磁盘过大，对于另外一台服务器反而数据量较小，需要执行数据均衡命令。
4.黑名单退役服务器，在黑名单中将该服务器的IP地址放入，不用来存储数据。
第三章 HDFS的故障排除
1.NameNode的故障排除，若NN的进程出现问题，可以将2NN的数据拷贝到原NN的存储数据目录中。
2.安全模式，文件系统只接受数据请求，不接受删除以及修改等表更操作。
第四章 Hadoop的企业优化
1.MR跑得慢的原因
计算机性能-CPU,内存，磁盘健康，网络
2.I/O操作优化
a.数据倾斜
b.设置合理的Map和Reduce
c.降低Map的运行时间
d.减少小文件过多的情况
e.出现大量的不可切片的超大压缩文件
f.spill次数过多
g.Merge次数过多
3.MR的优化方式
a.在执行MR任务前将大量的小文件进行合并（CombineTextInputFormat）。
b.Map阶段：1.减少spill的次数2.减少Merge的次数3.不影响业务逻辑前期下进行Combine处理
c.Reduce阶段：1.合理设置Map以及Reduce 数 2.设置Map和Reduce共存 3.规避使用Reduce 4.合理设置Reduce段的Buffer
4.I/O传输
使用压缩工具以及文件压缩工具（snappy,lzo.sequeneceFile。
5.数据倾斜
方法1：抽样和范围分区
方法2：自定义分区
方法3：combiner
方法4：采用Map.join，避免使用Reduce.join
第五章 Hadoop新特性
1.hadoop2.x 新特性
1.scp实现两个远程主机的文件复制
2.小文件存档
大量的小文件会耗尽NNDE的大部分内存，为了更好的解决该类问题，将若干小文件存入到某一块的HDFS块中，具体来说就是HDFS存档文件内还是一个个小文件，只是在进行处理时，作为一个block处理。
3.回收站
开启回收站功能，可以将删除的文件在不超时的情况下，恢复原数据，起到防止误删除、备份等作用。
2.Hadoop3.X新特性
1.多NN的HA架构
允许用户设置多个备用NN，例如，通过配置三个NameNode和五个JournalNode，群集能够容忍两个节点而不是一个节点的故障。
2.纠删码
在默认的3副本方案中，肯定会存在相对较低暖和冷数据集，正常操作期间很少访问副本，但仍然会消耗相应的资源，纠删码则可以实现不到50% 的数据冗余情况下提供和3副本相同的容错能力。
第六章 Hadoop HA高可用
1.所谓HA（High Availablity），即高可用（7*24小时不中断服务）
2.实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA。
3.HDFS的工作要点
a.元数据管理方式需要改变
b.需要一个状态管理功能模块
c.必须保证两个NameNode之间能够ssh无密码登录
d.隔离（Fence），即同一时刻仅仅有一个NameNode对外提供服务
4.Hdfs-ha的自动故障转移机制
a.故障检测：集群中的每个NameNode在ZooKeeper中维护了一个会话，如果机器崩溃，ZooKeeper中的会话将终止，ZooKeeper通知另一个NameNode需要触发故障转移。
b.现役NN的选择：ZooKeeper提供了一个简单的机制用于唯一的选择一个节点为active状态。如果目前现役NameNode崩溃，另一个节点可能从ZooKeeper获得特殊的排外锁以表明它应该成为现役NameNode。