多个MapReduce作业相互依赖时，使用JobControl进行管理

要处理复杂关系的数据，一个工程里面绝对不止一个MapReduce作业，当有多个MapReduce作业时，       并且每个作业之间有依赖关系，所谓的依赖就是一个作业得到的结果是另外一个作业的输入，这个时候我们可     以使用JobControl吊用其中的的addDepending()方法，管理每个MapReduce工作间的依赖关系，具体的     示例如下：

step1:

1. //设置各个Configuration
2. Configuration Aconf = new Configuration();
3. Configuration Bconf = new Configuration();
4. Configuration Cconf = new Configuration();
5. Configuration Dconf = new Configuration();

step2:

1. //创建job对象，需要注意的是JobControl要求作业必须封装成job对象
2. Job Ajob = new Job(Aconf);
3. Job Bjob = new Job(Bconf);
4. Job Cjob = new Job(Cconf);
5. Job Djob = new Job(Dconf);

step3:

1. //设置依赖关系，构造一个DAG作业
2. Bjob.addDepending(Ajob);
3. Cjob.addDepending(Ajob);
4. Djob.addDepending(Bjob);
5. Djob.addDepending(Cjob);

step4:

1. //创建JobControl对象，由他对作业进行监控和调度
2. JobControl JC = new JobControl("Native Bayes");

step5:

1. //把四个作业添加到JobControl中
2. JC.addJob(Ajob);
3. JC.addJob(Bjob);
4. JC.addJob(Cjob);
5. JC.addJob(Djob);

step6:

1. //提交DAG作业
2. JC.run();

在实际运行过程中，不依赖于其他任何作业的Ajob会优先得到调度，一旦运行完成，Bjob,Cjob两个作业同        时被调度，待他们全部运行完成后Djob被调用，参看上面的依赖的顺序！！！