接下来的几节描述了如何配置Hadoop集群。
配置文件
对Hadoop的配置通过conf/目录下的两个重要配置文件完成：
hadoop-default.xml - 只读的默认配置。
hadoop-site.xml - 集群特有的配置。
要了解更多关于这些配置文件如何影响Hadoop框架的细节，请看这里。
此外，通过设置conf/hadoop-env.sh中的变量为集群特有的值，你可以对bin/目录下的Hadoop脚本进行控制。
集群配置
要配置Hadoop集群，你需要设置Hadoop守护进程的运行环境和Hadoop守护进程的运行参数。
Hadoop守护进程指NameNode/DataNode
和JobTracker/TaskTracker。
配置Hadoop守护进程的运行环境
管理员可在conf/hadoop-env.sh脚本内对Hadoop守护进程的运行环境做特别指定。
至少，你得设定JAVA_HOME使之在每一远端节点上都被正确设置。
管理员可以通过配置选项HADOOP_*_OPTS来分别配置各个守护进程。
下表是可以配置的选项。
守护进程配置选项
NameNodeHADOOP_NAMENODE_OPTS
DataNodeHADOOP_DATANODE_OPTS
SecondaryNamenode
HADOOP_SECONDARYNAMENODE_OPTS
JobTrackerHADOOP_JOBTRACKER_OPTS
TaskTrackerHADOOP_TASKTRACKER_OPTS
例如，配置Namenode时,为了使其能够并行回收垃圾（parallelGC），
要把下面的代码加入到hadoop-env.sh :
export HADOOP_NAMENODE_OPTS="-XX:+UseParallelGC ${HADOOP_NAMENODE_OPTS}"
其它可定制的常用参数还包括：
HADOOP_LOG_DIR - 守护进程日志文件的存放目录。如果不存在会被自动创建。
HADOOP_HEAPSIZE - 最大可用的堆大小，单位为MB。比如，1000MB。
这个参数用于设置hadoop守护进程的堆大小。缺省大小是1000MB。
配置Hadoop守护进程的运行参数
这部分涉及Hadoop集群的重要参数，这些参数在conf/hadoop-site.xml中指定。
参数
取值
备注
fs.default.name
NameNode的URI。
hdfs://主机名/
mapred.job.tracker
JobTracker的主机（或者IP）和端口。
主机:端口。
dfs.name.dir
NameNode持久存储名字空间及事务日志的本地文件系统路径。
当这个值是一个逗号分割的目录列表时，nametable数据将会被复制到所有目录中做冗余备份。
dfs.data.dir
DataNode存放块数据的本地文件系统路径，逗号分割的列表。
当这个值是逗号分割的目录列表时，数据将被存储在所有目录下，通常分布在不同设备上。
mapred.system.dir
Map/Reduce框架存储系统文件的HDFS路径。比如/hadoop/mapred/system/。
这个路径是默认文件系统（HDFS）下的路径， 须从服务器和客户端上均可访问。
mapred.local.dir
本地文件系统下逗号分割的路径列表，Map/Reduce临时数据存放的地方。
多路径有助于利用磁盘i/o。
mapred.tasktracker.{map|reduce}.tasks.maximum
某一TaskTracker上可运行的最大Map/Reduce任务数，这些任务将同时各自运行。
默认为2（2个map和2个reduce），可依据硬件情况更改。
dfs.hosts/dfs.hosts.exclude
许可/拒绝DataNode列表。
如有必要，用这个文件控制许可的datanode列表。
mapred.hosts/mapred.hosts.exclude
许可/拒绝TaskTracker列表。
如有必要，用这个文件控制许可的TaskTracker列表。
通常，上述参数被标记为
final 以确保它们不被用户应用更改。
现实世界的集群配置
这节罗列在大规模集群上运行sort基准测试(benchmark)时使用到的一些非缺省配置。
运行sort900的一些非缺省配置值，sort900即在900个节点的集群上对9TB的数据进行排序：
参数
取值
备注
dfs.block.size
134217728
针对大文件系统，HDFS的块大小取128MB。
dfs.namenode.handler.count
40
启动更多的NameNode服务线程去处理来自大量DataNode的RPC请求。
mapred.reduce.parallel.copies
20
reduce启动更多的并行拷贝器以获取大量map的输出。
mapred.child.java.opts
-Xmx512M
为map/reduce子虚拟机使用更大的堆。
fs.inmemory.size.mb
200
为reduce阶段合并map输出所需的内存文件系统分配更多的内存。
io.sort.factor
100
文件排序时更多的流将同时被归并。
io.sort.mb
200
提高排序时的内存上限。
io.file.buffer.size
131072
SequenceFile中用到的读/写缓存大小。
运行sort1400和sort2000时需要更新的配置，即在1400个节点上对14TB的数据进行排序和在2000个节点上对20TB的数据进行排序：
参数
取值
备注
mapred.job.tracker.handler.count
60
启用更多的JobTracker服务线程去处理来自大量TaskTracker的RPC请求。
mapred.reduce.parallel.copies
50
tasktracker.http.threads
50
为TaskTracker的Http服务启用更多的工作线程。reduce通过Http服务获取map的中间输出。
mapred.child.java.opts
-Xmx1024M
使用更大的堆用于maps/reduces的子虚拟机
Slaves
通常，你选择集群中的一台机器作为NameNode，另外一台不同的机器作为JobTracker。余下的机器即作为DataNode又作为TaskTracker，这些被称之为slaves。
在conf/slaves文件中列出所有slave的主机名或者IP地址，一行一个。
日志
Hadoop使用Apache log4j来记录日志，它由Apache Commons Logging框架来实现。编辑conf/log4j.properties文件可以改变Hadoop守护进程的日志配置（日志格式等）。
历史日志
作业的历史文件集中存放在hadoop.job.history.location，这个也可以是在分布式文件系统下的路径，其默认值为${HADOOP_LOG_DIR}/history。jobtracker的web UI上有历史日志的web UI链接。
历史文件在用户指定的目录hadoop.job.history.user.location也会记录一份，这个配置的缺省值为作业的输出目录。这些文件被存放在指定路径下的“_logs/history/”目录中。因此，默认情况下日志文件会在“mapred.output.dir/_logs/history/”下。如果将hadoop.job.history.user.location指定为值none，系统将不再记录此日志。
用户可使用以下命令在指定路径下查看历史日志汇总
$ bin/hadoop job -history output-dir
这条命令会显示作业的细节信息，失败和终止的任务细节。
关于作业的更多细节，比如成功的任务，以及对每个任务的所做的尝试次数等可以用下面的命令查看
$ bin/hadoop job -history all output-dir
一但全部必要的配置完成，将这些文件分发到所有机器的HADOOP_CONF_DIR路径下，通常是${HADOOP_HOME}/conf。