1. MapReduce的类型
map：（K1，V1）-->list（K2， V2）；combine：（K2，list（V2））-->list（K2， V2）；reduce：（K2，list（V2））-->list（K3， V3），如果combine和reduce函数是一样的，则K2=K3，V2=V3；partition：（K2， V2）--> integer，partition函数处理（K2，V2），返回一个分区索引。
默认的map和reduce函数是IdentityMapper和IdentityReducer，均是泛型类型，简单的将所有输入写到输出中。默认的partitioner是HashPartitioner，对每天记录的键进行哈希操作以决定改记录属于那个分区让reduce处理
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2. 输入格式
输入分片与记录：一个输入分片（split）是由单个map处理的输入块，每个分片包含若干记录（key+value），map函数依次处理每条记录。输入分片表示为InputSplit接口，其包含一个以自己为单位的长度和一组存储位置，分片不包含数据本身，而是指向数据的引用。
分片由InputFormat::getSplits(jonconf, numsplits)函数产生，客户端将计算好分片发送给jobtracker，由jobtracker根据存储信息分配给tasktracker，tasktracker通过InputFormat::getRecordReader(split, jobconf, reporter)方法获得RecordReader，传递给map函数
FileInputFormat类：输入路径可由多个函数指定，还可以利用setInputPathFilter()设置过滤器，输入分片的大小可参见关于map task和reduce task的个数
针对小文件，FileInputFormat会为每个文件产生一个split，而CombineFileInputFormat把多个文件打包到一个分片中以便每个mapper可以处理更多数据。若要存储大量小文件，应使用SequenceFile将其合并，否则很浪费namenode的内存。
将整个文件作为一条记录处理：需要定义两个方法：一是将isSplitable()方法重载成返回false值，制定输入文件不分片，二是实现getRecordReader()方法返回定制的RecordReader实现；
文本输入：TextInputFormat，每条记录一行输入，键是整个文件中的字节便宜量，值是行内容；KeyValueTextInputFormat针对文件中每一行就是键/值对，使用某个分解副分隔；NLineInputFormat让mapper处理固定函数的输入；StreamInputFormat利用StreamXmlRecordReader类处理xml。二进制输入：SequenceFileInputFormat。多种输入：MultipleInputs允许每天输入泸定制定InputFormat和Mapper，以处理多种文件。
3. 输出格式
基本与输入类型对应，其中MultipleOutputFormat和MultipleOutputs输出多个文件