在权威指南中，有个关于处理温度的MapReduce类，具体如下：
第一部分：Map
public class MaxTemperatureMapper extends MapReduceBase
implements Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable>{
//其他代码
public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text,IntWritable> output, Report reporter){
//分析一下这四个参数
该Mapper 接口是一个泛型类型，有四个形参类型，分别为：
LongWritable key Map函数的输入键
Text value Map函数的输入值
OutputCollector<Text,IntWritable> output 输出键
Report reporter 输出值
}
}
PS ：Hadoop 自身提供一套可优化网络序列化传输的基本类型，而不直接使用Java内嵌的类型。这些类型均在 org.apache.hadoop.io 包中。
LongWritable 类型相当于Java中的Long类型
Text类型相当于Java中的String类型
IntWritable 类型相当于Java中的Integer类型
第二部分：Reduce
Reducer类的定义和使用
public class MaxTemperatureReducer extends MapReduceBase
implements Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritabloe> values, Context context){
}
}
pS: reduce 函数也有四个形式参数类型用于指定输入和输出类型。
reduce函数的输入类型必须匹配map函数的输出类型。
即Text类型和IntWritable 类型。
第三部：运行MapReduce作业
调用Job类的方法即可。
Job对象指定作业执行规范。