分布式编程相对复杂，而Hadoop本身蒙上大数据、云计算等各种面纱，让很多初学者望而却步。可事实上，Hadoop是一个很易用的分布式编程框架，经过良好封装屏蔽了很多分布式环境下的复杂问题，因此，对普通开发者来说很容易，容易到可以照葫芦画瓢。
大多数Hadoop程序的编写可以简单的依赖于一个模板及其变种。当编写一个新的MapReduce程序时，我们通常采用一个现有的MapReduce程序，通过修改达到我们希望的功能就行了。对于写大部分的Hadoop程序来说几乎就是照葫芦画瓢。
使用 Java 语言编写 MapReduce 非常方便，因为 Hadoop 的 API 提供了 Mapper 和 Reducer 抽象类，对开发人员来说，只需要继承这两个抽象类，然后实现抽象类里面的方法就可以了。
一个继承 Mapper 的静态类 MapClass：
该类实现了 map(Text key,Text value,Context context)方法，map 方法包含三个参数：
Text key：每行文件的 key 值（即引用的专利）。
Text value：每行文件的 value 值（即被引用的专利）。
Context context：Map 端的上下文。
map 方法主要就是把字符串解析成 Key-Value的形式，发给 Reduce 端来统计。
需要注意：此任务中的文件输入格式为 KeyValueTextInputFormat，所以 map 方法可以直接将 key/value 作为输出结果。
一个继承 Reducer 的静态类 ReduceClass：
该类实现了 reduce(Text key, Iterable< Text> values, Context context) 方法，reduce 方法包含三个参数：
Text key：Map 端输出的 Key 值。
Iterable< Text> values：Map 端输出的 Value 集合（相同 Key 的集合）。
Context context：Reduce 端的上下文。
reduce 方法的主要功能就是获取 map 方法的 key-value 结果，相同的 Key 发送到同一个 reduce 里处理，然后迭代 Key，把 Value 相加，结果写到 HDFS 系统里面。
驱动方法 run() 解释如下：
Configuration 类：
读取 Hadoop 的配置文件，如 site-core.xml、mapred-site.xml、hdfs-site.xml 等。也可以使用 set 方法进行重新设置，如 conf.set("fs.default.name","hdfs://single.hadoop.dajiangtai.com:9000")。
注意：set 方法设置的值会替代配置文件里面配置的值。
Job 类：
表示一个 MapReduce 任务。Job 的构造方法有两个参数，第一个参数为 Configuration，第二个参数为 Job 的名称（等同于任务的名称）。
Main调用
表示一个 MapReduce 任务。Job 的构造方法有两个参数，第一个参数为 Configuration，第二个参数为 Job 的名称（等同于任务的名称）。