什么是MapReduce
例如用MapReduce如何计算12+22+32+42
用MapReduce执行Wordcount
步骤1：Map
map task1 和map task2是独立，并行进行
并行处理能加快速度
Map阶段输出起中间媒介作用的(key,value)值,做为Reduce的输入
步骤2 Reduce
Map的输出是Reduce的输入,最后Reduce输出右边的(key,value)
Reduce阶段不是独立进行的,而是根据key值进行分组,同一个key值的record在一个Reduce进程中运行，这样它们才能sum up.
Reduce具体的工作(partition和merge)
相同的key分到一个Reduce task, 具体分给哪个reduce处理，可以用Hash partitioning来计算,之所以选择Hash是因为它映射的hash number能做到均匀负载
Hadoop code - Map(Hadoop是开源的，而MapReduce不是的,MapReduce是由google发明的)
Wordcount的代码
MapReduce是由Google发明的，但是并没有公开实现代码，只是发表了关于它的论文
Yahhoo的工程师写了开源的MapReduce的实现,所以它变为了Apache Hadoop,现在被广泛应用
MapClass继承了基础的MapReduceBase类，实现了一个接口(一个模板接口)
Main function 是map, key和value(是text类型的数据)作为参数,有一个output,和reporter(以防止你想事后report一些事情)
Hadoop code - Reduce
Main function为reduce
一个key调用一次reduce function,多个key则调用多次reduce function
reduce function将对应同一个key的values相加.
Hadoop code - Driver
conf.setJobName(“mywordcount”); 设置job的名字
conf.setOutputKeyClass("Text.class"); 设置output key的class为words
conf.setOutputValueClass(IntWritable.class); 设置values的class为 ints
conf.setMapperClass();设置map的class
conf.setReducerClass();设置reduce的class
FileInputFormat.addInputPath(); 将data的文件目录加入inputPath
FileOutputFormat.setOutputPath(); 设置output的path目录
JobClient.runJob(conf); run这个job