hadoop中setup,cleanup,run和context讲解

hadoop 执行中的setup run cleanup context的作用
1.简介
1) setup()，此方法被MapReduce框架仅且执行一次，在执行Map任务前，进行相关变量或者资源的集中初始化工作。若是将资源初始化工作放在方法map()中，导致Mapper任务在解析每一行输入时都会进行资源初始化工作，导致重复，程序运行效率不高！
2) Mapper或Reducer运行
3) cleanup(),此方法被MapReduce框架仅且执行一次，在执行完毕Map任务后，进行相关变量或资源的释放工作。若是将释放资源工作放入方法map()中，也会导致Mapper任务在解析、处理每一行文本后释放资源，而且在下一行文本解析前还要重复初始化，导致反复重复，程序运行效率不高！
4) run 程序启动运行
5) Context 是MapReduce任务运行的一个上下文，包含了整个任务的全部信息
context作为了map和reduce执行中各个函数的一个桥梁，这个设计和java web中的session对象、application对象很相似
注：建议资源初始化及释放工作，分别放入方法setup()和cleanup()中进行
2.执行顺序
setup---->Mapper或Reducer----->cleanup
|                                                 |
     run
解：Setup一般是在执行map函数前做一些准备工作，map是主要的数据处理函数，
cleanup则是在map执行完成后做一些清理工作和finally字句的作用很像，
下面看一下run方法
public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
     setup(context);
     while(context.nextKeyValue()) {
            map(context.getCurrentKey(),context.getCurrentValue(),context);
      }
      cleanup(context);
    }
}