深入理解MapReduce Java API接口功能的方法有哪些?

Hadoop的MapReduce是大数据处理中的有力工具。它存在很多有意思的点，像是数据处理逻辑的独特性，还有错综复杂的代码编写和配置方式，这些对于新手来说可能是痛点。

Map函数处理的数据来源是分布式文件系统HDFS。例如一个大型网站记录用户访问日志，存储在HDFS。这些日志数据被分割成多个块后会被Map任务独立处理。Map函数输出的键值对很关键。比如进行网页内容分析时，对网页中的文字进行词性标注，每个单词与其词性可形成键值对，这为后续处理提供基础。在处理很多文件的内容时，数据量往往庞大，Map函数能为大规模数据处理提供有效的数据转换形式。

从另一个角度讲，考虑到不同的数据类型和处理需求。像在处理图像数据时，可能是根据像素位置形成键值对之类的特殊形式。Map函数的输入输出形式是多样的，依据实际数据特征而改变，这需要开发者深入理解其工作机制以便准确操控。

在数据处理当中，Map函数的数据预处理操作多不胜数。如词频统计中，处理英文文档时要先将标点除去，留下纯单词文本再分割。在处理实时的股票价格数据时，可能需要过滤掉那些不合理的波动值。

public class MyMapper extends Mapper {    private Text word = new Text();    @Override    protected void map(Object key, Text value, Mapper