对于JOB的FormatClass方法疑问
job.setInputFormatClass和setOutputFormatClass，小弟乱了，求详细解释map、combiner、reduce之间输入、输出参数关系，谢谢第一个问题
如下面：
// 对输入数据进行格式化处理的类
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
// 指定map输出类型<key,value>类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);
其实就是对数据类型的控制，比如哦输入数据，要求你输入字符串，那么就是TextInputFormat，如果输出长整型就是LongWritable。
对于输出类型同样也是。这个暂时不理解不要紧，暂时记住，多写几个mapreduce、然后对hadoop数据类型有一定的认识自然明白了。
hadoop编程基础：数据类型介绍及与Java数据类型之间转换
hadoop的数据类型text是什么？
案例可以参考下面：
MapReduce初级案例（1）：使用MapReduce去重
MapReduce初级案例（2）：使用MapReduce数据排序
MapReduce初级案例（3）：使用MapReduce实现平均成绩
第二个问题
首先你需要有一定的了解。
这方面的资料很多，
彻底了解mapreduce核心Shuffle--解惑各种mapreduce问题
mapreduce学习指导及疑难解惑汇总
只有对上面有所了解之后，或许下面我说的内容，你就能明白。
map是对输入数据的分割
combiner，可以有，也可以没有，也就是说是你选择的，它可以认为是本地的reduce，说的可能还是不懂，
多个map可能对应一个reduce。但是reduce接受map的数据太多了，导致他干的活有点多，比如reduce要排序，那么我在map中，提前排序，这样我在reduce进行排序的时候，就能少干点活。
reduce英语的意思就是规约，是对数据的处理。比如典型的wordcount，便是统计单词有多少个。
多谢，Output基本了解，回头详细实验一下Format就OK了 完全是个人理解，直供参考
outputclass可作为全局输出类型的声明，不是必须声明，其中可包含mapoutputclass.而mapoutputclass只能作为map输出的声明,一般情况下必须声明mapoutputclass。
outputclass与mapoutputclass基本定位为Mapper、Combiner、Partitioner、Reducer四个阶段输出类型的声明。（由于mapper有自己的声明，那么其他三个阶段输出参数必须保持一致？）
注：使用声明而不是对象，是由于采用了分布式方式，无法实现对象的分布式处理，声明也是分布式的经典方式之一。
而inputformat和outputformat则是对全局的输入输出格式化（处理）
inputformat暂时只想到对mapper的输入有效，例如:编写format实现类，完成非HDFS文件的输入，吧数据传递给mapper。
outputformat应该使用与4个阶段的输出，例如：任何阶段都可以直接输出到非HDFS系统，或对输出结果的处理。（如果同时存在4个阶段，具体的ouputformat的工作原理？对那个阶段有效？）
本人是针对MapReduce DP 第7张的学习，对input和output有些初步理解，希望高手补充
遗留问题待补充 学习了~~~~~~~~ {:soso_e194:}
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