文件顯示：
每行依次是 ~手機號
~上行流量
~下行流量
需求分析：
需要統計各自的手機號，及上行、下行、總流量
具體做法：
1.定義
map輸入輸出型別
通常情況下map的輸入
的key-value就是
longwritable,text
我們知道map讀取的過程為：
讀一行返回乙個key-value對，每呼叫一行就執行一次
map方法。而輸出
value應該是每行的上行流量和下行流量以及總流量，我們想到了物件。輸出value可以為
bean
類----在mr
程式中，可以使用自定義的型別作為
mr的輸出資料型別，但是前提是實現hadoop的
writable
序列化機制
2.建立
bean
類---
2.1定義屬性（注意：long型別）
自行通過setget / lambok+data註解 使用屬性
2.2構造方法
2.3重寫序列化
write
和反序列化方法
序列化
反序列化（注意：先序列化的先反序列化）
3.map階段
應該是手機號作為key，上行流量
+下行流量作為
value
小技巧：
1.如果
line
中間資料有丟失，可以正著
+倒著配合獲取字段）
2.構造函式引數和中間設定要機靈點兒哦
3.1map完成
3.2.但是由於每次呼叫
map方法都需要
new，這樣會增大垃圾**量，所以優化提前
new出所需物件，整個過程只需要重新
set。
4.reduce階段
map的輸出為
reduce
的輸入，設定統計引數
5.job階段
job相當於是模板方法，大量**都是一致的。所以我們可以找到之前的
mapreduce
的方法進行 黏貼修改**、重新導包 即可。
6.重寫
tostring
避免輸出檔案中是物件不便於觀察
接下來我們可以在本地跑一下，拍桌子散夥！
-------補作業了！
MapReduce案例 統計手機號總流量
map方法和reduce方法都是迴圈呼叫的 map方法 每行資料呼叫一次 reduce方法 每個kv呼叫一次 只執行一次的 寫在setup和cleanup中 資料格式 1363157985066 13726230503 00 fd 07 a4 72 b8 cmcc 120.196.100.82 i0...
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