这次做了一个ip段匹配的mapreduce程序，记录下来，所遇到的一些问题，这次共做了几次尝试：

1. 将login日志全部加在到内存，然后对总数据在myinputformat中进行处理和分区，首先统计数据总量，然后将数据大致均匀的分成几个split。然后在map的setup（）方法中读取小表ip段的数据，放入list中，此时在map函数中一条条读取消息，进行匹配算法。但是这个的话，当数据量小的时候还可以，当数据量大的时候，就会报内存溢出。

2. 先在inputformat当中将所有的去重之后的userid查询出来，分布到不同的split中当做map的key，然后在每个mapper中，setup方法中读取小表，在map方法中取出当前key的所有登录记录，将此记录与ip段数据一一比对，生成结果。此方法与上面的通病，将数据加载到内存中去，很容易导致内存溢出。

3. 为了防止内存溢出，可以将数据放在hdfs中去，然后将小表中的数据放入内存中区，将登录日志一条条读出与小表匹配，此时没有什么影响，但是数据结果迟迟出不来，推算是因为匹配的循环太多了，数据处理速度太慢。

4. 还是将数据存储在hdfs当中，然后将login中的ip地址的前两位当做key，与ip段中的前两位也当做key，例如实际的登录ip为10.8.16.24，而ip段为 10.8.16.0-------10.8.17.25,此时两个表同时将10.8当做key值，这样就可以做左右join，而此时循环的次数大大降低，效率比较快。

hadoop伊始