hadoop有种简化机制来管理job和control的非线性作业之间的依赖，job对象时mapreduce的表现形式。job对象的实例化可通过传递一个jobconf对象到作业的构造函数中来实现。

x.addDeopendingJob(y)意味着x在y完成之前不会启动。

鉴于job对象存储着配置和依赖信息，jobcontrol对象会负责监管作业的执行，通过addjob（），你可以为jobcontrol添加作业，当所有作业和依赖关系添加完成后，调用jobcontrol的run（）方法，生成一个线程提交作业并监视其执行，有allFinised（），getFailedJobs（）方法

hadoop引入chainMapper和chainReducer来简化预处理和后处理

driver会先设置“全局”jobconf对象，包含作业名，输入路径和输出路径等，它一次性添加所有步骤，然后按顺序执行

ChainMapper.addMapper()方法的签名来详细了解如何一步步的链接作业

byvalue用于判断是否是值传递，若为false则采用引用传递，初始mapper的输出内容保存在内存中，如果后期不再调用传入的值，可以这样，效率高，一般设为true

reduce函数接收输入数据，并对其值进行交叉乘积，reduce生成这些值的所有合并结果。交叉乘积得到的每个合并结果被送入函数combine（）（不是combiner）生成一个输出记录，对于任意特定的合并，combine可以选择不输出。交叉乘积的本质确保了combine看到的记录都有相同的连接键

在解释如何使用DatajoingMapperBase和DataJoinReduceBase之前，你需要了解在代码通篇所使用的一个抽象数据类TaggedMapOutput（用Text标签封装记录的数据类型）

在数据流的描述中，mapper输出的包带有一个组键和一个被标签记录的值，datajoin软件包指定组键为text类型，而值为TaggerMapOutput类型，它具体实现了getTag（）和setTag（Text Tag）方法

作为mapper的输出，TaggerMapOutput必须是Writable类型，因此我们的子类必须实现readFile（）和write（）方法

DataJoinMapper执行所有的封装，指定了三个可以填充的抽象方法

generateInputTag在map任务开始前调用，来为这个map任务所处理的所有记录指定一个全局标签，

如果横跨几个文件，可以用它们的前缀作为标签

完成map任务初始化后，为每个记录调用DataJoinMapperBase的map（）方法。里面调用generateTaggedOutput（）和generateGroupKey（）方法

原则上，在同一文件中，不同的记录可以用不同的标签，在标准情况下，我们希望一个标签代表一个数据源，它早先由generateInputTag（）计算好并存在this.InputTag中