hadoop日常应用的一点小分享（新人鄙见）
很高兴最后一个日常能接触跟hadoop应用相关的一些知识，当然最重要的是想给大家一个分享：
说起来吓死人，跟云梯相关，扯的是淘宝全网的数据，其实是一个很简单的东西，希望通过我的分享，大家也能掌握如此技能，或者更深一步地往下走。
Hadoop是什么？一只玩具象的名字，作者的儿子的玩具象。叫什么不重要，重要的是这玩意儿到底能给咱提供点啥，做点啥。
很可惜，咱们只是应用层的，没有环境搭建和配置等等好玩的东西可以去玩玩，有兴趣的话可以自己在自己的机器上弄一个伪分布式环境爽一把，最好是linux哦~亲！
Hadoop可以做的事情蛮多，我们常听的就是map/reduce这两项操作了，其实再说得直白一点就是：编号/汇总。啥分布式/集群不是什么了不起高深的东西，就是找个东西把N台服务器组织起来更好地提供服务。而hadoop就是这么样一个东西，当买来N太优良服务器的时候，我们需要给每台服务器装一个linux/unix操作系统并连上网，然后在里面装上JDK再弄上ssh服务，最后装上hadoop，然后弄好配置，然后一个完整的hadoop集群环境就能为你服务了。
为啥要编号/汇总？为什么人民币只有1/2/5/10这么几种面值？怎么没有11块的人民币？有，肯定是假币。这是为了方便使用。当数据繁杂的时候，我们不光要考虑数据存储的问题，因为数据存储是能用钱解决的问题，不就是买服务器么，咱不缺钱。如果存着的东西没有价值不如不存，存的目的是以备不时之需，等需要的时候取出来。既然1/2/5/10这么几种面值就能拼出其他所有面值，干嘛还非得弄个十一块呢？其他的数据都是没有价值的。然后马上就有人来问，为啥不是只有一块，请问咱们买电脑的时候用过几千张一块么？人要懂得权衡利弊，取最合适的。你为人民币设计者省事还得为自己省事，还得为钱的存储空间发愁啊。
Hadoop最经典的例子是word count，话说这样的程序很多人都写过，用一个map很容易就能实现，word当key，count当value遇到存在的word就++；这就是hadoop里面的map原型。而reduce就是根据你的需求来的了，word count嘛有个value值统计出来就好了，于是你就在reduce里面把key /value都对应地保存起来就好了。
而本次我实现的应用是进行卖家分类，按照信用等级来的。于是，信用等级为key卖家ID为value，map的时候，N个在同一区间的ID映射到同一个key，然后在reduce的时候把同一个key值的ID放到同一个文件夹，OK任务完成。
另外几个值得注意的地方可以让大家少走些弯路：
1. 认真观察你要使用的数据的数据结构，先做好人工的数据分析，数据提取，就是手动扒几行来看看
2. 在扒数据的过程中会看到诸如数据存储格式等等的各种问题，看到一点记录一点，后面的配置过程中用得着
3. 做完之后最好能有个分享，因为能把一个东西用好不是一天两天的事情，大家同在一个部门，共同进步才好
额，应用层其实满肤浅，但是也必不可少，没有需求就没有人类的发展，世界的进步，欲望无止境，所以人类会不停地进步。
看上去是一个很简单的东西，但是hadoop帮我们完成了很多很多，比如数据分布在一个大的集群中的时候，每台机器怎么协同合作，结果汇总？怎么提高利用效率，怎么进行并行计算？等等等等，根本就不是我辈小程序员可以弄得出来的。如果想做技术男，请深入了解，这是对hadoop这款产品最好的尊重方式。
具体怎么搞：http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.19.2/cn/这里全有，至于我的源代码什么的，由于涉及到淘宝的云梯数据，所以不能一并流出…