mapreduce的应用开发步骤
前言
mapreduce是google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1tb）的并行运算。概念“map（映射）”和“reduce（规约）”，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。mapreduce极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。当前的软件实现是指定一个map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的reduce（规约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
关于mapreduce的应用开发 第一步：清楚问题是什么，确定解决问题的算法思路。
第二步：设计和实现mapreduce程序中的mapper接口，reducer接口。它们是mapreduce作业的核心。 （0.20.2以后的api使用mapper和reducer抽象类，这样便于扩展）
mapper mapper 将输入一个的key/value映射到0个或者多个中间格式的key/value形式。 用户需要实现map（writablecomparble，writalbe，outputcollector，reporter）方法完成输入到输出的处理。同时可以选择重写jobconfigurable.configure（jobconf）方法完成mapper的初始化工作；重写closeable.close（ ）方法执行mapper的清理工作。因为mapreducebase实现了jobconfigurable和closeable接口，因此程序只要继承mapreducebase就可以。 程序通过调用outputcollector.collect（writablecomparable，writable）
方法收集输出的键值对（mapper输出键值对不需要与输入键值对的类型一致），通reporter报告进度，更新counters表明自己正常运行。 至此mapper过程结束，下面进入sort&shuffle过程。
sort&shuffle
得到mapper输出的中间结果后，传递给reducer执行前会经历一个分组-》合并-》分配的过程。
1. 框架会按照key值，把所有中间结果的进行分成组。用户可以通过 jobconf.setoutputkeycomparatorclass（class）来指
定具体负
责分组的comparator。
2. 用户可以通过jobconf.setcombinerclass（class）指定一个combiner，它负责对 中间过程的输出进行本地的聚集，这会有助于降低从mapper到reducer数
据传输量。（如wordcount会把key值相同的次数累加）
3. 用户可以指定或者自定义实现partitioner来控制具体的key被分配到那个reducer。partitioner通常使用的是hash函数。hashpartitioner是默认的partitioner。partitioner分块的总数目和一个作业的reduce任务的数目是一样的。
sort&shuffle的过程至此结束，reducer过程开始。
reducer reducer会把mapper的输出作为输入，因此reducer的输入类型需要与mapper的输出类型一致，reducer任务会将输入的key/value归并为一个更小的结果集。用户需要实现 reduce（writablecomparable， iterator， outputcollector， reporter）方法来对输入的key/value进行处理，同mapper过程一样，用户可以选择重写jobconfigurable.configure（jobconf）方法完成mapper的初始化工作，重写closeable.close（）
方法执行mapper的清理工作。 用户可以通过jobconf.setnumreducetasks（int）来设定一个作业中reduce任务的数 目。 reduce任务调用outputcollector.collect（writablecomparable， writable）将处理结果写入hdfs。任务通过reporter报告进度，至此mapreduce任务结束。
outputcollector
outputcollector是一个mapreduce框架提供的用于收集mapper或reducer输出数据的通用机制 （包括中间输出结果和作业的输出结果）。同时hadoop类库提供了丰富的outputformat以供选择，支持文本输出，二进制输出，序列化输出，数据库输出等等。
writable
hadoop中，节点之间的进程通信通过rpc（remote procedures call）来实现。rpc中将消息序列化为二进制流，此后，将二进制流反序列化为消息，是进程间通信的灵魂所在，因此可用的rpc具有，紧凑，快速，可扩展，互操作等特点。 hadoop实现了自己的序列化机制，相比于java自带的序列化java object serialization，hadoop的序列化更加紧凑，快速。同时hadoop封装了java中的基本类型，便于进程间的通信，用户也可以自定义writable类，只要实现writable接口即可。
jobconf
jobconf代表一个mapreduce作业的配置。框架会按照指定的配置信息去完成mapreduce任务，其中的配置信息比较多，有兴趣的可以去官网了解http://hadoop.apache.org/。通常，jobconf会指明mapper、combiner、partitioner、reducer、inputformat和outputformat的具体实现，一组输入文件，以及输出文件的目录。
第三步：设置作业调度。 mapreduce程序与很多编程有所不同，它是一种函数型编程，完全地展现了“分而治之”的哲学思想，是分布式系统下一种强有力的处理工具。
因而，用户编写mapreduce程序时，一方面要具备mapreduce程序思想；另一方面要符合mapreduce程序开发流程。同时，通过多写mapreduce程序，掌握并熟悉这种编程模型。
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1. 框架会按照key值，把所有中间结果的进行分成组。用户可以通过 jobconf.setoutputkeycomparatorclass（class）来指
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责分组的comparator。
2. 用户可以通过jobconf.setcombinerclass（class）指定一个combiner，它负责对 中间过程的输出进行本地的聚集，这会有助于降低从mapper到reducer数
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3. 用户可以指定或者自定义实现partitioner来控制具体的key被分配到那个reducer。partitioner通常使用的是hash函数。hashpartitioner是默认的partitioner。partitioner分块的总数目和一个作业的reduce任务的数目是一样的。
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reducer reducer会把mapper的输出作为输入，因此reducer的输入类型需要与mapper的输出类型一致，reducer任务会将输入的key/value归并为一个更小的结果集。用户需要实现 reduce（writablecomparable， iterator， outputcollector， reporter）方法来对输入的key/value进行处理，同mapper过程一样，用户可以选择重写jobconfigurable.configure（jobconf）方法完成mapper的初始化工作，重写closeable.close（）
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outputcollector
outputcollector是一个mapreduce框架提供的用于收集mapper或reducer输出数据的通用机制 （包括中间输出结果和作业的输出结果）。同时hadoop类库提供了丰富的outputformat以供选择，支持文本输出，二进制输出，序列化输出，数据库输出等等。
writable
hadoop中，节点之间的进程通信通过rpc（remote procedures call）来实现。rpc中将消息序列化为二进制流，此后，将二进制流反序列化为消息，是进程间通信的灵魂所在，因此可用的rpc具有，紧凑，快速，可扩展，互操作等特点。 hadoop实现了自己的序列化机制，相比于java自带的序列化java object serialization，hadoop的序列化更加紧凑，快速。同时hadoop封装了java中的基本类型，便于进程间的通信，用户也可以自定义writable类，只要实现writable接口即可。
jobconf
jobconf代表一个mapreduce作业的配置。框架会按照指定的配置信息去完成mapreduce任务，其中的配置信息比较多，有兴趣的可以去官网了解http://hadoop.apache.org/。通常，jobconf会指明mapper、combiner、partitioner、reducer、inputformat和outputformat的具体实现，一组输入文件，以及输出文件的目录。
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