需求：使用mapreduce实现文件a.txt中不同单词出现的次数
map之前：
1）：map处理之前的数据我们称为map<k1,v1>
例：
map<k1,v1> 在这里我们一次读取一行，行号就相当于k1,行的所有内容相当于v1
map阶段：
继承org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper
重写map
2）将map<k1,v1>读取、解析并将结果存到map<k2,v2>中
例：
将文件（节点）中的数据，一次读取一行，将以空格或制表符连接的单词解析处理，然后以map<单词,次数>的形式存取。返回的数据我们称为map<k2,v2>
注：在这里所有单词的次数都是1（如果一行中有两个相同的单词，也是分别存储两次）
3）：调用框架中的方法将map<k2,v2>按照k2分组并根据k2排序，我们将返回结果称为map<k2,v2s> ，其中v2s代表v2的集合。
注：这一步由框架完成
由于map阶段的数据很多，不可能把map<k2,v2s>一个一个的return出来，因为return一个之后，其他的就不能返回了，所以需要将结果存到一个上下文中，context.write(),
reduce阶段：
继承org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer
重写：reduce
4）：将map<k2,v2s>作为参数传入reduce中，reduce对相同k2的v2s进行汇总，返回结果我们称为map<k3,v3>
例：
遍历v2s将v2s相加，最终得到map<单词,总次数>的集合
网络之间数据的传输都是通过序列化来完成的，由于map和reduce的传输过程中有很多大文件，而java的序列化过程会使文件变得更大，这样对传输效率影响很大，所以hadoop自己实现了序列化。
java序列化的不足：
1.不精简。附加信息多。不大适合随机访问。
2.存储空间大。递归地输出类的超类描述直到不再有超类（即如果要序列化一个类，那么这个类的父类，父类的父类……等都需要序列化过去）。序列化图对象，反序列化时为每个对象新建一个实例。相反。Writable对象可以重用。
3.扩展性差。而Writable方便用户自定义
hadoop的序列化：
1）：格式
Writable
2）：特点：（Writable序列化的都是java的基本类型）
紧凑：高效使用存储空间。
快速：读写数据的额外开销小
可扩展：可透明地读取老格式的数据
互操作：支持多语言的交互