1. 在科学计算领域的适用性：Hama提供的基础组件能够适应多种需要矩阵和图形计算的应用。MapReduce在单纯的大规模科学计算方面存在不足。比如求一个大型矩阵的逆矩阵，需要进行大量的迭代计算，而读写文件的次数并不多。此时Hama的迭代速度快的优势便体现出来。
2. 兼容性：Hama能利用Hadoop和它相关的所有功能，因为Hama很好的兼容了现有Hadoop接口;
3. 可扩展性：得益于Hama的兼容性，Hama能够充分利用大规模分布式接口的基础功能和服务，比如亚马逊EC2可以无需任何修正就可以使用Hama；
4. 编程方式的灵活性：为了保证灵活性来支持不同的计算模式，Hama提供了简单计算引擎接口；任何遵循此接口的计算引擎都能自由接入和退出；
Hama亟待解决的问题
完善容错能力。
NoSQL的输入输出格式
无视同步（消除栅栏）
使用异步消息：现在消息是在超级步的后期进行传递，在超级步里消息异步发送会带来更多的并发设计。
Hama容错机制
BSPMaster出错：
【未解决】https://issues.apache.org/jira/browse/HAMA-509
GroomServer出错：
恢复GroomServer上的task。【未解决】https://issues.apache.org/jira/browse/HAMA-618
task出错：
当BSPMaster发现任务出错时，控制GroomServer恢复task。【已解决】https://issues.apache.org/jira/browse/HAMA-534
task会周期pingGroomServer，如果不能ping通则杀死自己，如果GroomServer长时间收不到某task的ping信息，则检查task是否正常运行。【已解决】https://issues.apache.org/jira/browse/HAMA-498
summarizes：
https://issues.apache.org/jira/browse/HAMA-505
Hama API
BSP
1.编写自己的BSP类需要继承org.apache.hama.bsp.BSP ，并且需要重写bsp()方法，bsp()方法的声明如下：
public abstract void bsp(BSPPeer<K1, V1, K2, V2, M extends Writable> peer) throws IOException, SyncException, InterruptedException;
2.按照我们自己的业务编写bsp()方法，该方法内包含一个或多个超步，栅栏同步接口是peer.sync();
3.进程间通信接口如下：
下面是一个发送接收消息的例子：
4.在我们自己的BSP类中还有setup()和cleanup()两个方法，分别在bsp()方法之前和之后执行，可以对这两个方法重写，完成一些需求。BSP类概要如下图：
Graph
1. hama提供了Graph包，支持顶点为中心的图计算，使用较少的代码就可以实现google Pregel风格的应用。
实现一个Hama Graph应用包括对预定义的Vertex类进行子类化，模板参数涉及3种类型，顶点、边和消息（ vertices, edges, and messages ）：
用户重写compute()方法，该方法将在每个超步的活跃顶点中执行。Compute()方法可以查询当前顶点及其边的信息，并向其他顶点发送消息。
2.通过继承 org.apache.hama.graph. VertexInputReader 类，根据自己的文件格式创建自己的 VertexReader，示例如下：
通过继承org.apache.hama.graph.AbstractAggregator类，可以编写自己的聚合器。聚合器用来做全局的通信、监控等。超步内所有的顶点都可以给聚合器一个值，聚合器整合所有点提供的值，在下一个超步每个顶点都可以使用聚合器整合后的值。在一个job里可以使用多个聚合器，只需要在创建job时注册一下即可，注册如下：
顶点使用聚合器是按聚合器注册时的顺序（0,1,2,3...）向聚合器发送数据，以及使用聚合器内的数据的api如下：
顶点提供值给聚合器：
顶点使用聚合器：
八、安装Hama
九、编写Hama job
在eclipse下新建Java Project，将hama安装时需要的jar包全部导入工程。
官网中计算PI的例子：
（代码见官网文档）
将工程Export成Jar文件，发到集群上运行。运行命令:
$HAMA_HOME/bin/hama jar jarName.jar
输出：
Current supersteps number: 0（）
Current supersteps number: 4（）
The total number of supersteps: 4（总超级步数目）
Counters: 8（一共8个计数器）
SUPERSTEPS=4（BSPMaster超级步数目）
LAUNCHED_TASKS=3（共多少个task）
org.apache.hama.bsp.BSPPeerImpl$PeerCounter
SUPERSTEP_SUM=12（总共的超级步数目，task数目*BSPMaster超级步数目）
MESSAGE_BYTES_TRANSFERED=48（传输信息字节数）
TIME_IN_SYNC_MS=657（同步消耗时间）
TOTAL_MESSAGES_SENT=6（发送信息条数）
TOTAL_MESSAGES_RECEIVED=6（接收信息条数）
TASK_OUTPUT_RECORDS=2（任务输出记录数）
PageRank例子：
（代码见附件）
输出：
十、相关知识介绍
PRAM模型