Hadoop MapReduce进阶 使用Chain
情况：在进行高级的数据处理时，你会发现你的程序不能放在一个的MapReduce job之中了。Hadoop支持将多个MapReduce Job串成一条链来形成一个更大的MapReduce Job。同时你会发现Hadoop数据处理过程中通常包括多个数据源，我们将探索一些join技术同时处理多个数据源。
1.将具有复杂依赖关系的多个MapReduce Job串联起来。
情况：有三个Job,分别成为Job1,Job2,Job3，这三个Job的关系是Job1、Job2可以同时运行，但Job3必须等待Job1、Job2都完成后才能运行。
解决方案：Hadoop提供解决这样复杂依赖关系的类，Job以及JobControl（mapred包内，新API还相当不完善。）
使用Job的addDependingJob()函数来添加依赖关系，例如：Job1.addDependingJob(Job2)表示Job2不完成，Job1则不会开始。
2.串联一个Job之上的预处理和后处理Mapper步骤。
情况：有许多的数据处理工作包括针对一条记录的预处理和后处理，例如进行文档信息检索的时候，我们需要首先去除掉a,the等无太大意义的词汇，然后再转换单词格式（finish,finished等不同格式统一转换为finish）然后再进行处理步骤。
解决方案：Hadoop提供ChainMapper和ChainReducer提供这样的功能。详见《Hadoop in Action》
