MapReduce的效率问题：比如，如何在shuffle效率方面减少I/O次数以提高并行效率;如何在排序效率方面设置排序为可配置的，因为排序过程会浪费很多的计算资源，而一些情况下是不需要排序的。

HDFS的效率和可靠性问题：如何提高随机访问效率，以及数据写入的实时性问题，如果Hadoop每写一条日志就在HDFS上存储一次，效率会很低。

内存使 用的问题：reducer端的shuffle会频繁地使用内存，这里采用类似Linux的buddy system来解决，保证Hadoop用最小的开销达到最高的利用率;当Java 进程内容使用内存较多时，可以调整垃圾回收(GC)策略;有时存在大量的内存复制现象，这会消耗大量CPU资源，同时还会导致内存使用峰值极高，这时需要 减少内存的复制。

作业调度的问题：如何任务的map和reduce计算单元的数量，以确保重要计算可以有足够的计算单元;如何对TaskTracker进行分组控制，以作业执行的机器，同时还可以在用户提交任务时确定执行的分组并对分组进行认证。

性能提 升的问题：UserLogs cleanup在每次task结束的时候都要查看一下日志，以决定是否清除，这会占用一定的任务资源，可以通过将清理线程从子Java进程移到 TaskTracker来解决;子Java进程会对文本行进行切割而map和reduce进程则会重新切割，这将造成重复处理，这时需要关掉Java进程 的切割功能;在排序的时候也可以实现并行排序来提升性能;实现对数据的异步读写也可以提升性能。

健壮性 的问题：需要对mapper和reducer程序的内存消耗进行，这就要修改Linux内核，增加其进程的物理内存的功能;也可以通过多个map 程序共享一块内存，以一定的代价减少对物理内存的使用;还可以将DataNode和TaskTracker的UGI配置为普通用户并设置账号密码;或者让 DataNode和TaskTracker分账号启动，确保HDFS数据的安全性，防止Tracker操作DataNode中的内容;在不能保证用户的每 个程序都很健壮的情况下，有时需要将进程终止掉，但要保证父进程终止后子进程也被终止。

Streaming 局限性的问题：比如，只能处理文本数据，mapper和reducer按照文本行的协议通信，无法对二进制的数据进行简单处理。为了解决这个问题，百度人 员新写了一个类Bistreaming(Binary Streaming)，这里的子Java进程mapper和reducer按照(KeyLen，Key，ValLen，Value)的方式通信，用户可以 按照这个协议编写程序。

用户认证的问题：这个问题的解决办法是让用户名、密码、所属组都在NameNode和Job Tracker上集中维护，用户连接时需要提供用户名和密码，从而保证数据的安全性。

内存方面，降低NameNode的内存使用并研究JVM的内存管理;

调度方面，改进任务可以被抢占的情况，同时开发出自己的基于Capacity的作业调度器，让等待作业队列具有优先级且队列中的作业可以设置Capacity，并可以支持TaskTracker分组;

压缩算 法，选择较好的方法提高压缩比、减少存储容量，同时选取高效率的算法以进行shuffle数据的压缩和解压;对mapper程序和reducer程序使用 的资源进行控制，防止过度消耗资源导致机器死机。以前是通过修改Linux内核来进行控制的，现在考虑通过在Linux中引入cgroup来对 mapper和reducer使用的资源进行控制;将DataNode的并发数据读写方式由多线程改为select方式，以支持大规模并发读写和 Hypertable的应用。