MapReduce编程模型
MapReduce编程模型概述
MapReduce适用的场景具有共同的特点：任务可以分解为相互独立的子任务。
MarReduce编程接口体系结构
编程模型位于MapReduce Runtime和应用层之间，共有两层，第一层是Java API，共有5个可编程组件，分别是：InputFormat,Mapper,Partitioner,Reducer,OutputFormate。第二层位于Java API之上，主要是一些工具包，包括JobControl(DAG)，ChainMapper，Hadoop String,Hadoop Pipes。
新旧API比较
存放位置不同：
旧API存放于org.apache.hadoop.mapred包
新API存放于org.apache.hadoop.mapreduce包及其子包中
接口变为抽象类：
抽象类具有良好的向后兼容性。当为抽象类添加新方法时，只有有默认实现，用户之前的代码就不用改了，若是接口则不然。
Context的封装
增强了易用性。
新版的API只是在旧版的API上封装而来的，为了更好的易用性和扩展性。
MapReduce API的基本概念
序列化/反序列化
概念：结构化对象和字节流之间的相互转换。
序列化的作用：持久化和进程间通信。
MapReduce中使一个Java对象实现序列化的方法是实现Writable接口。
Reporter参数
Reporter是MapReduce提供给应用程序的工具，报告完成进度，设定状态，更新计数器。
Reporter是一个基础参数，MapReduce对外提供的大部分组件中都添加了该参数。
回调机制
InputFormate,Mapper,Partitioner,Reducer,OutputFormate都是回调接口
Java API解析
作业配置与提交
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