MapReduce的主要的六个类讲解

a、InputFormat类。该类的作用是将输入的文件和数据分割成许多小的split文件，

并将split的每个行通过LineRecorderReader解析成<Key,Value>,通过job.setInputFromatClass()函数来设置，

默认的情况为类TextInputFormat，其中Key默认为字符偏移量，value是该行的值。

b、Map类。根据输入的<Key,Value>对生成中间结果，默认的情况下使用Mapper类，

该类将输入的<Key,Value>对原封不动的作为中间按结果输出，通过job.setMapperClass()实现。实现Map函数。

c、Combine类。实现combine函数，该类的主要功能是合并相同的key键，通过job.setCombinerClass()方法设置，

默认为null，不合并中间结果。实现map函数

d、partitioner类。 该该主要在Shuffle过程中按照Key值将中间结果分成R份，其中每份都有一个Reduce去负责，

可以通过job.setPartitionerClass()方法进行设置，默认的使用hashPartitioner类。实现getPartition函数

e、Reducer类。 将中间结果合并，得到中间结果。通过job.setReduceCalss()方法进行设置，默认使用Reducer类，实现reduce方法。

f、OutPutFormat类，该类负责输出结果的格式。可以通过job.setOutputFormatClass()方法进行设置。

默认使用TextOUtputFormat类，得到<Key,value>对。

note：hadoop主要是上面的六个类进行mapreduce操作，使用默认的类，处理的数据和文本的能力很有限，