Hadoop，MapReduce，参数

下面介绍MapReduce的主要的六个类，只有了解了这六个类的作用，才能在编写程序中知道哪个类是要自己实现，哪些类可以调用默认的类，才能真正的做到游刃有余，关于需要自己编写的类（用户制定类）可以参考：http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/14/2499498.html

1.  InputFormat类。该类的作用是将输入的文件和数据分割成许多小的split文件，并将split的每个行通过LineRecorderReader解析成<Key,Value>,通过job.setInputFromatClass()函数来设置，默认的情况为类TextInputFormat，其中Key默认为字符偏移量，value是该行的值。
   
   
2. Map类。根据输入的<Key,Value>对生成中间结果，默认的情况下使用Mapper类，该类将输入的<Key,Value>对原封不动的作为中间按结果输出，通过job.setMapperClass()实现。实现Map函数。
   
   
3. Combine类。实现combine函数，该类的主要功能是合并相同的key键，通过job.setCombinerClass()方法设置，默认为null，不合并中间结果。实现map函数
   
   
4. Partitioner类。 该该主要在Shuffle过程中按照Key值将中间结果分成R份，其中每份都有一个Reduce去负责，可以通过job.setPartitionerClass()方法进行设置，默认的使用hashPartitioner类。实现getPartition函数
   
   
5. Reducer类。 将中间结果合并，得到中间结果。通过job.setReduceCalss()方法进行设置，默认使用Reducer类，实现reduce方法。
   
   
6. OutPutFormat类，该类负责输出结果的格式。可以通过job.setOutputFormatClass()方法进行设置。默认使用TextOUtputFormat类，得到<Key,value>对。

note：hadoop主要是上面的六个类进行mapreduce操作，使用默认的类，处理的数据和文本的能力很有限，具体的项目中，用户通过改写这六个类（重载六个类），完成项目的需求。说实话，我刚开始学的时候，我怀疑过Mapreudce处理数据功能，随着学习深入，真的很钦佩mapreduce的设计，基本就二个函数，通过重载，可以完成所有你想完成的工作。

public  static void main(String[] args)throws IOException {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = new Job(conf);
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        job.setMapperClass(Mapper.class);
        job.setCombinerClass(null);
        job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class);
        job.setReducerClass(Reducer.class);
        job.setOutputFormatClass(TextOutFormat.class);
    }
}

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 作者：BIGBIGBOAT/Liqizhou