文档显示：
每行依次是 ~手机号~上行流量~下行流量
需求分析：
需要统计各自的手机号，及上行、下行、总流量
具体做法：
1.定义map输入输出类型
通常情况下map的输入的key-value就是longwritable,text
我们知道Map读取的过程为：读一行返回一个key-value对，每调用一行就执行一次map方法。而输出value应该是每行的上行流量和下行流量以及总流量，我们想到了对象。输出value可以为bean类----在mr程序中，可以使用自定义的类型作为mr的输出数据类型，但是前提是实现hadoop的writable序列化机制
2.创建bean类---
2.1定义属性（注意：long类型）
自行通过setget / lambok+data注解 使用属性
2.2构造方法
2.3重写序列化write和反序列化方法
序列化
反序列化（注意：先序列化的先反序列化）
3.map阶段
应该是手机号作为key，上行流量+下行流量作为value
小技巧：
1.如果line中间数据有丢失，可以正着+倒着配合获取字段）
2.构造函数参数和中间设置要机灵点儿哦
3.1map完成
3.2.但是由于每次调用map方法都需要new，这样会增大垃圾回收量，所以优化提前new出所需对象，整个过程只需要重新set。
4.reduce阶段
Map的输出为reduce的输入，设置统计参数
5.job阶段
Job相当于是模板方法，大量代码都是一致的。所以我们可以找到之前的mapreduce的方法进行 黏贴修改代码、重新导包 即可。
6.重写toString 避免输出文件中是对象不便于观察
接下来我们可以在本地跑一下，拍桌子散伙！
-------补作业了！