正文之前，先放出本章重點概括：
一、mr程式框架
myjob類，內含–
2.run()作為driver，以例項化和配置作業
二、hadoop streaming
使用unix中的流域程式進行互動
三、mr框架擴充套件
combiner：解決shuffle任務過於繁重、資料傾斜（資料非均勻分布，某些reducer任務重）等問題。
2. 資料內容描述1. 對每個專利找到引用它的專利
reducer:核心為reduce()
hadoop streaming使用unix中的流與程式進行互動，從stdin輸入資料，輸出到stdout。
1. 通過unix命令使用streaming
2. 通過指令碼使用streaming
public class myjob extends configured implements tool
}public static class reduce extends mapreducebase
implements reducer
output.collect(key, new text(csv));}}
public int run(string args) throws exception
public static void main(string args) throws exception
}
import sys
index = int(sys.argv[1])
max = 0
for line in sys.stdin: # read all data of a block from stdin,
fields = line.strip().split(",")
if fields[index].isdigit():
val = int(fields[index])
if (val > max):
max = val
else:
print max
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