HADOOP MAPREDUCE12：MapReduce开发总结

1）输入数据接口：InputFormat

（1）默认使用的实现类是：TextInputFormat

（2）TextInputFormat的功能逻辑是：一次读一行文本，然后将该行的起始偏移量作为key，行内容作为value返回。

（3）CombineTextInputFormat可以把多个小文件合并成一个切片处理，提高处理效率。

2）逻辑处理接口：Mapper

用户根据业务需求实现其中三个方法：map()   setup()   cleanup ()

3）Partitioner分区

（1）有默认实现 HashPartitioner，逻辑是根据key的哈希值和numReduces来返回一个分区号；key.hashCode()&Integer.MAXVALUE % numReduces

（2）如果业务上有特别的需求，可以自定义分区。

4）Comparable排序

（1）当我们用自定义的对象作为key来输出时，就必须要实现WritableComparable接口，重写其中的compareto()方法。

（2）部分排序：对最终输出的每一个文件进行内部排序。

（3）全排序：对所有数据进行排序，通常只有一个Reduce。

（4）二次排序：排序的条件有两个。

5）Combiner合并

Combiner合并可以提高程序执行效率，减少IO传输。但是使用时必须不能影响原有的业务处理结果。

6）逻辑处理接口：Reducer

用户根据业务需求实现其中三个方法：reduce()   setup()   cleanup ()

7）输出数据接口：OutputFormat

（1）默认实现类是textoutputFormat，功能逻辑是：将每一个KV对，向目标文本文件输出一行。

（2）用户还可以自定义OutputFormat。