把我们的简单运算逻辑，很方便地扩展到海量数据的场景下，分布式运算。
Map作一些，数据的局部处理和打散工作。
Reduce作一些，数据的汇总工作。
这是之前的，weekend110的hdfs输入流之源码分析。现在，全部关闭断点。
//4个泛型中，前两个是指定mapper输入数据的类型，KEYIN是输入的key类型，VALUE是输入的value的类型
//map 和 reduce的数据输入输出是以key-value对的形式封装的
//默认情况下，框架传递给我们的mapper的输入数据中，key是要处理的文本中一行的起始偏移量，这一行的内容作为value
//mapreduce框架每读一行数据就调用一次该方法
//具体业务逻辑就写在这个方法体中，而且我们业务要处理的数据已经被框架传递进来，在方法的参数中key-value
//key是这一行数据的起始偏移量,value是这一行的文本内容
有这么多信息，可以封装到对象里，job对象，
如何批量换变量名快捷键是，alt + shift + r
/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/bin/hadoop fs -mkdir -r /wc/srcdata
/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/bin/hadoop
jar wc.jar cn.itcast.hadoop.mr.wordcount.WCRunner /wc/srcdata/ /wc/output/
以上是weekend110的wordcount的编写和提交集群运行。
要注意的是，路径。
/wc/srcdata/，其实也就是hdfs://weekend110:9000/wc/srcdata/
下面，weekend110的mr程序的本地运行模式，
出现错误，
Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z
http://www.linuxidc.com/Linux/2014-12/111065.htm
参考13，运行报错(11)：
缺乏hadoop.dll，下载hadoop.dll放到hadoop/bin目录下即可，
但是之后运行依然报错，还需要手动设置下hadoop在windows下的运行路径，
于是在Eclipse运行环境中，在运行的WordCount.java中，右键点击在下拉菜单栏里面选择Run Configurations，然后加上path的设置，Run顺利通过。参数如下图所示：
http://www.aboutyun.com/thread-8311-1-1.html
最后，还是报这个错误。
http://blog.csdn.net/congcong68/article/details/42043093
C:WindowsSystem32下缺少hadoop.dll,把这个文件拷贝到C:WindowsSystem32下面即可。
即，经过这折腾，问题得到了解决。
以上是mr程序的本地运行模式，需要注意地方是，
总共就这3个地方。
以上是weekend110的mr程度的本地运行模式