Maprduce数据流走向图：
流程解释
Input files
功能描述：存储在HDFS中的文件数据
InputFormat
功能描述：1，选取数据对象 2，分割数据文件 3，读取数据对象
实现参考：
重写参考：
由于InputFormat包含了InputSplit类和RecordReader类的应用，故重写时可以先定义好数据结构后重写InputSplit和RecordReader类进行实现。文章参 考：
InputSplits
功能描述：一个map处理掉的数据单元为一个split，默认大小为64M
重写参考：
先将函数isSplitable（JobContext context, Path file）的返回值置为TRUE，而后重写List<InputSplit> getSplits(JobContext job)，文章参考：
RecordReader
功能描述：读取数据对象
重写参考：
RecordReader类是文件读取、数据填充的重要类。文章参考：http://blog.csdn.net/anbo724/article/details/6955175
map
功能描述：接收键值对<key,value>，根据需求进行相应处理
重写参考：
重写void map(Object key, Text value, Context context )函数，参考WordCount例子
Partition & Shuffle
功能描述：map处理完成后，数据通过Partition & Shuffle进行合并同类项，将相同的key的数据放在同一个节点
重写参考：由于Partition类通过hashCode()函数实现相同key存放同一节点，故重写放在WritableComparable接口的hashCode()函数
sort
功能描述：根据key进行在单节点下进行排序
reduce
功能描述：接收排序完的键值对<key,value>，根据需求进行相应处理
重写参考：重写void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)函数，参考WordCount例子
OutputFormat
功能描述：数据输出
实现参考：
重写参考：重写RecordWriter类。文章参考：http://blog.csdn.net/anbo724/article/details/6956477
Maprduce数据流补充图：
Combiner：
功能描述：单节点内对数据进行合并（诸如WordCount中对相同key进行累加）
重写参考：
该类功能可选，如果reduce类能实现自定义合并或者不需要合并功能，该类可以直接跳过：conf.setCombinerClass(Reduce.class);