1.1 Mapreduce输入输出类型
（1）map和reduce输入输出类型一致性
Map输入输出类型可以不用，但是map的输出和reduce的输入类型要一致，reduce的输入输出也可不一样。
Map（K1,V1）àlist(K2,V2)
Reduce (K2,list(V2))->list(K3,V3)
如果包含combine函数,如果combine函数和reduce函数一致，则K2和K3一样，V3和V2相同。
Map（K1,V1）àlist(K2,V2)
Combine (K2,list(V2))->list(K2,V2)
Reduce (K2,list(V2))->list(K3,V3)
Partition函数是对键值对进行分区处理的，所有的键值会被分成若干个区，分区存储。Partition函数返回的是分区的索引值。分区完全由K2决定。分区数等于作业的reduce任务个数。键的哈希码被转换成一个非负整数，它由哈希值和最大的整型值做一次按位与操作，然后用分区数进行取模操作，来决定该记录属于哪个分区索引。
Partition（K2,V2）àinteger
（2）Mapreduce类型显示设置
由于java的泛型机制，存在类型擦除，导致运行过程中类型信息并非一直可见，所以hadoop不得不进行明确设定。如果中间结果的类型与输出类型不一致，需要调用setMapOutputKeyClass()等方法显示设置，如果没有显示设置，默认为输出类型。所以可以用少量数据测试下类型是否兼容。可显示设置的类型
新mapreduceAPI中设置的类型
旧mapreduceAPI中设置的类型
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