1、内存
Hadoop为各个守护进程(namenode,secondarynamenode,jobtracker,datanode,tasktracker)统一分配的内存在hadoop-env.sh中设置，参数为HADOOP_HEAPSIZE，默认为1000M。
大部分情况下，这个统一设置的值可能并不适合。例如对于namenode节点，1000M的内存只能存储几百万个文件的数据块的引用。如果我想单独设置namenode的村粗，可以通过HADOOP_NAMENODE_OPTS来设置。
同样的，可以通过HADOOP_SECONDARYNAMENODE_OPTS来设置secondarynamenode的内存，使得它与namenode保持一致。
当然，还有HADOOP_DATANODE_OPTS、HADOOP_ BALANCER_OPTS、HADOOP_JOBTRACKER_OPTS变量供你使用。
此外，tasktracker启动独立的子JAM以运行map和reduce任务，分配给每个子JVM的内存量由mapred.child.java.opts属性(mapred-site.xml)控制，默认值为200M。
2、最大map任务数
一个tasktracker能够同时运行最大map任务数，由mapred.tasktracker.map.tasks.maximum属性(mapred-site.xml)控制，默认为2。
3、最大reduce任务数
一个tasktracker能够同时运行最大reduce任务数，由mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum属性(mapred-site.xml)控制，默认为2。
4、小总结：计算节点的内存占用量
默认情况下，一个同时运行了namenode,secondarynamenode和jobtracker的主节点，各自使用1000M内存，所以总计使用3000M。
默认情况下，一个从节点运行了如下守护进程：
1个datanode：默认占用1000M内存；
1个tasktracker：默认占用1000M内存；
最多2个map任务：2*200M=400M；
最多2个reduce任务：2*200M=400；
即默认情况下，一个从节点需要使用2800M内存量。
在一个tasktracker上能够同时运行的任务数取决于这台机器由多少个处理器。由于mapreduce作业通常是I/O-bound，因此将任务数设定为超出处理器数也有一定道理，可以获得更好的利用率。经验法则是任务总数(map任务数与reduce任务数之和)与处理器的比值在1和2之间。
例如，假设一台8个处理器的工作节点，每个处理器上运行2个进程，则可以将最大map任务数和最大reduce任务数分别设置成7(因为还有datanode和tasktracker进程，所以不能设置为8)，各个JVM子任务可用内存设置为400M，则总内存开销=1000M(datanode)+1000M(tasktracker)+7*400M(map)+7*400M(reduce)=7600M。
这样配置是否合理，还需要考虑是否给这台机器上的其他进程预留了足够内存，否则可能导致各进程在系统中不断切换，导致性能恶化。可以使用一些工具来监控集群的内存使用情况来进行优化，例如ganglia工具。