对于复杂的mr任务来说，只有一个map和reduce往往是不能够满足任务需求的，有可能是需要n个map之后进行reduce，reduce之后又要进行m个map。

在hadoop的mr编程中可以使用ChainMapper和ChainReducer来实现链式的Map-Reduce任务。

ChainMapper

以下为官方API文档翻译： 
ChainMapper类允许在单一的Map任务中使用多个Mapper来执行任务，这些Mapper将会以链式或者管道的形式来调用。 
第一个Mapper的输出即为第二个Mapper的输入，以此类推，直到最后一个Mapper则为任务的输出。 
这个特性的关键功能在于，在链中的Mappers不必知道他们是否已经被执行，这可以在一个单一的任务中让一些Mapper进行重用，组合在一起完成复杂的操作。 
使用的时候需要注意，每个Mapper的输出都会在下一个Mapper的输入中进行验证，这里假设所有的Mapper和Reduce都使用相匹配的key和value作为输入和输出，因为在链式执行的代码中并没有对其进行转换。 
使用ChainMapper和ChainReducer可以将Map-Reduce任务组合成[MAP+ / REDUCE MAP*]的形式，这个模式最直接的好处就是可以大大减少磁盘的IO开销。 
注意：没有必要为ChainMapper指定输出的key和value的类型，使用addMapper方法添加最后一个Mapper的时候回自动完成。

使用的格式：

Job = new Job(conf);
//mapA的配置，如果不是特殊配置可传入null或者共用一个conf
Configuration mapAConf = new Configuration(false);
//将Mapper加入执行链中
ChainMapper.addMapper(job, AMap.class, LongWritable.class, Text.class,
   Text.class, Text.class, true, mapAConf);
Configuration mapBConf = new Configuration(false);
ChainMapper.addMapper(job, BMap.class, Text.class, Text.class,
   LongWritable.class, Text.class, false, mapBConf);

 job.waitForComplettion(true);

addMapper函数的定义如下：

public static void addMapper(Job job,
             Class<? extends Mapper> klass,
             Class<?> inputKeyClass,
             Class<?> inputValueClass,
             Class<?> outputKeyClass,
             Class<?> outputValueClass,
             Configuration mapperConf)
                      throws IOException

ChainReducer

基本描述同ChainMapper。 
对于每条reduce输出的数据，Mappers将会以链或者管道的形式调用。 ？ 
ChainReducer有两个基本函数可以调用，使用格式：

Job = new Job(conf);
Configuration reduceConf = new Configuration(false);
//这里是在setReducer之后才调用addMapper
ChainReducer.setReducer(job, XReduce.class, LongWritable.class, Text.class,
   Text.class, Text.class, true, reduceConf);
ChainReducer.addMapper(job, CMap.class, Text.class, Text.class,
   LongWritable.class, Text.class, false, null);
ChainReducer.addMapper(job, DMap.class, LongWritable.class, Text.class,
   LongWritable.class, LongWritable.class, true, null);
job.waitForCompletion(true);

setReducer定义：

public static void setReducer(Job job,
              Class<? extends Reducer> klass,
              Class<?> inputKeyClass,
              Class<?> inputValueClass,
              Class<?> outputKeyClass,
              Class<?> outputValueClass,
              Configuration reducerConf)

addMapper定义同ChainMapper。

实际的测试过程

在demo程序测试中观察结果得到两条比较有用的结论：

  1. 对于reduce之后添加的Mapper，每条reduce的输出都会马上调用一次该map函数，而不是等待reduce全部完成之后再调用map，如果是有多个map，应该是一样的道理。
  2. reduce之后的Mapper只执行map过程，并不会有一个完整map阶段（如，map之后的排序，分组，分区等等都没有了）。

**另注：**reduce之前设置多个Mapper使用ChainMapper的addMapper，reduce之后设置多个Mapper使用ChainReducer的addMapper。

多个job连续运行

有时候链式的设置多个Mapper仍然无法满足需求，例如，有时候我们需要多个reduce过程，或者map之后的分组排序等，这就需要多个job协同进行工作。 
使用的方法很简单，直接在第一个job.waitForCompletion之后再次实例化一个Job对象，按照八股文的格式进行设置即可，注意输入和输出的路径信息。

example：

Job newJob = Job.getInstance(conf, jobName + "-sort");
        newJob.setJarByClass(jarClass);

        FileInputFormat.setInputPaths(newJob, new Path(outPath + "/part-*"));
        newJob.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);

        newJob.setMapperClass(SortMapper.class);
        newJob.setMapOutputKeyClass(SortKey.class);
        newJob.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);

        FileOutputFormat.setOutputPath(newJob, new Path(outPath + "/sort"));
        newJob.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);

        newJob.waitForCompletion(true);

和MultipleInputs的区别

MultipleInputs类可以设置多个输入路径，每个路径使用指定的Mapper进行处理。 
和ChainMapper也是执行多个map过程不一样的是，ChainMapper是一个输入文件经历多个map过程，就像流水线一样。 

而MultipleInputs则只是设置多个输入文件，每个文件一个map过程。


在hadoop 中一个Job中可以按顺序运行多个mapper对数据进行前期的处理，再进行reduce，经reduce后的结果可经个经多个按顺序执行的mapper进行后期的处理，这样的Job是不会保存中间结果的，并大大减少了I/O操作。

例如：在一个Job中，按顺序执行 MAP1->MAP2->REDUCE->MAP3->MAP4 在这种链式结构中，要将MAP2与REDUCE看成这个MAPREDUCE的核心部分(就像是单个中的MAP与REDUCE)，并且partitioning与shuffling在此处才会被应用到。所以MAP1作为前期处理，而MAP3与MAP4作为后期处理。

 

1. Configuration conf = getConf();  
2. JobConf job = new JobConf(conf);  
3.   
4.   
5. job.setJobName(“ChainJob”);  
6. job.setInputFormat(TextInputFormat.class);  
7. job.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);  
8.   
9.   
10. FileInputFormat.setInputPaths(job, in);  
11. FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);  
12.   
13.   
14. JobConf map1Conf = new JobConf(false);  
15.   
16. ChainMapper.addMapp(job,  
17. class,  
18. class,   
19. class,  
20. class,  
21. class,  
22. true,  
23.                     map1Conf);  
24.   
25. //将map1加入到Job中  
26.   
27.   
28. JobConf map2Conf = new JobConf(false);  
29. ChainMapper.addMapper(job,  
30. class,  
31. class,  
32. class,   
33. class,  
34. class,  
35. true,  
36.                       map2Conf);  
37.   
38. /将map2加入到Job中  
39.   
40.   
41.    
42.   
43.   
44. JobConf reduceConf = new JobConf(false);  
45. ChainReducer.setReducer(job,  
46. class,  
47. class,  
48. class,  
49. class,  
50. class,  
51. true,  
52.                         reduceConf);  
53.   
54. /将reduce加入到Job中  
55.   
56.   
57.    
58.   
59.   
60. JobConf map3Conf = new JobConf(false);  
61. ChainReducer.addMapper(job,  
62. class,  
63. class,  
64. class,  
65. class,   
66. class,  
67. true,  
68.                        map3Conf);  
69.   
70. /将map3加入到Job中  
71.   
72.   
73.   
74. JobConf map4Conf = new JobConf(false);  
75. ChainReducer.addMapper(job,  
76. class,  
77. class,  
78. class,   
79. class,  
80. class,  
81. true,  
82.                        map4Conf);  
83.   
84. //将map4加入到Job中  
85.   
86. JobClient.runJob(job);  
87.   
88. 注：上一个的输出是一下的输入，所以上一个的输出数据类型必须与下一个输入的数据类型一样  
89.