Mapper类源码解析
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1.来自[org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT>]
2.java Doc说明：
Map将输入数据<k,v>转换成中间数据集<k,v>
map将为输入的数据的每一个记录(行)执行map函数，MR通过inputfomart生成inputSplit(切分)对象，
并根据每个split产生相对应的maptask。
split切分原则(逻辑的)：默认每个block对应一个split。slop指标：1.1
注：如一个文件为130m，生成2个block；一个大小为128m，另一个为2m；
inputsplit切分个数为：1个；
map的输出通过每个reduce进行分区(partition)；用户可以通过自定义分区判定哪一个key发送到指定的reduce；
3.Mapper构成：
4个方法：
setup() : 在任务开始时调用一次;
map() : 对输入分块中的每个键/值(行偏移量/行内容)对调用一次。大多数应用程序应该覆盖这个，但默认是identity函数。
cleanup() : 在任务结束时调用一次;
run() : 专家用户可以重写此方法以获得更全面的控制执行。该方法描述了map阶段的函数调用过程。
4.总结：
maptask任务数：由inputsplit切分决定；inputsplit决定由block决定。每个job的map阶段肯定存在的；
reducetask任务数：由job.setNumReducetasks()进行设置，每个reduce根据partition生成不同的输出文件；
案例：设置reducenum数量，默认为1；测试将reducenum设置为2或5
设置reducenum数量为0，取消reduce阶段；
不设置mapper；