[size=medium]分享聚合dump的是評價的資料庫，由於資料量超大且經常超時所以進行了資料來源的切換，即從資料庫dump切換為雲梯dump，整個工作就是由乙個mr的job去雲梯讀取資料然後進行一系列轉化最後輸出資料到檔案的過程。
對於mapreduce程式設計模型，網上有很多文章，自己去學習哈，在這裡不再贅述啦~，此處就這次mr的**進行講解。
map類中map方法的分析：[/size]
reduce中reduce方法的分析：[/size]
public class fullindexmatrixtaodanreduce extends mapreducebase implements reducer catch (marshallrateexception e) }}
}
[size=medium]reduce類也是繼承自mapreducebase的，需要實現reducer介面。reduce類以map的輸出作為輸入，因此reduce的輸入型別是。而reduce的輸出使用者id和對應的淘單物件，因此，它的輸出型別是。reduce類也要實現reduce方法，在此方法中，reduce函式將輸入的key值作為輸出的key值，然後將獲得多個value值加起來，作為輸出的值。[/size]
提交任務，執行：
[size=medium]main方法是整個mr任務的入口，在 hadoop 可以通過乙個 jobconf 物件設定如何執行這個 job，此處定義了job的名字，map輸出的 key 的型別是 longwritable, value 的型別是 indexmatrixtaodanwriter, 指定fullindexmatrixtaodanreduce作為 reducer 類, 任務的輸入路徑和輸出路徑由命令列引數指定，這樣 job 執行時會處理輸入路徑下的所有檔案，並將計算結果寫到輸出路徑下。
然後將 jobconf 物件作為引數，呼叫 jobclient 的 runjob, 開始執行這個計算任務。
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