本文主要讲解三个问题：
1 使用Java编写MapReduce程序时，如何向map、reduce函数传递参数。
2 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时，如何向map、reduce脚本传递参数。
3 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时，如何向map、reduce脚本传递文件或文件夹。
(1) streaming 加载本地单个文件
(2) streaming 加载本地多个文件
(3) streaming 加载本地目录
(4) streaming编程时在mapreduce脚本中读 hdfs 文件
(5) streaming编程时在mapreduce脚本中读 hdfs 目录
1. Java编写MapReduce程序时，如何向map、reduce函数传递参数
我开始使用如下方式进行传递.
在主类中声明两个静态变量, 然后在 main 函数中给变量赋值, 试图在 map和reduce函数中获得变量的值。
代码结构类似如下:
提交到集群运行发现在 map 和 reduce函数中, 静态变量MaxScore的值始终是初值1。
于是试图在主类的静态区中给变量赋值 (因为静态区中的代码比main中的代码要先执行), 仍是不成功, MaxScore的值始终是初值1。
将上述代码在 单机hadoop上运行, 结果正常, map 函数中能获得变量的值。
思考是这个原因: 在提交作业到hadoop集群后，mapper类和reducer类就到各个 tasktracker上去运行了, 与主类独立, 不能交互。
因此，上述往 map 和 reduce 函数传参数的方法实在太天真。
于是想到其它一些方法: 例如将参数写入hdfs文件中, 然后在 mapper 和 reducer 类的 run方法中读取文件, 并将值读到相应变量，这是可行的，但是方法较复杂，代码如下：
上述方法尽管可用, 但是不是常规方法, 下面介绍常用的方法：
(1) 通过 Configuration 来传递参数
在main函数中调用set方法设置参数, 例如:
在mapper中通过上下文context来获取当前作业的配置, 并获取参数, 例如:
注: context 很有用, 能获取当前作业的大量信息,例如上面就获取了任务ID.