問題導讀：
1.Context能幹什麼？
2.你對Context類瞭解多少？

3.Context在mapreduce中的作用是什麼？

下面我們通過來原始碼，來得到Context的作用：

下面主要對Setup函式進行深入探討：首先看下兩個程式的區別：
 



 


區別在於第一個程式把context這個上下文物件作為map函式的引數傳到map函式中，第二個程式則是在setup函式中處理了context物件，從這個角度講，在Map類的例項中是可以拿到Context這個上下文物件的，這一點是毋庸置疑的，不管是在類內部的哪個函式中使用都可以，既然是這樣，那麼討論的重點就是map這個類中方法的宣告及執行了，所以分析下Mapper類的原始碼：
 


在mapper類中，只對這個方法進行了宣告，也就是說它的子類可以重新實現這個方法，這一點很容易理解的。
下面從原始碼級分析下整個mapper類的結構和hadoop在設計這個類時的巧妙之處：
Map的主要任務就是把輸入的key value轉換為指定的中間結果（其實也是key value），這個類主要包括了四個函式：
 


Setup一般是在執行map函式前做一些準備工作，map是主要的資料處理函式，cleanup則是在map執行完成後做一些清理工作和finally字句的作用很像，下面看一下run方法：
 


這個方法呼叫了上面的三個函式，組成了setup-map-cleanup這樣的執行序列，這一點和設計模式中的模版模式很類似，當然在這裡我們也可以改寫它的原始碼，比如可以在map的時候增加多執行緒，這樣可以對map任務做進一步的優化，從以上的分析可以很清楚的知道setup函式的作用了。

下面為run方法

1.   /**
   
2.    * Expert users can override this method for more complete control over the
   
3.    * execution of the Mapper.
   
4.    * @param context
   
5.    * @throws IOException
   
6.    */
   
7.   public void run(Context context) throws IOException, InterruptedException {
   
8.     setup(context);
   
9.     try {
   
10.       while (context.nextKeyValue()) {
    
11.         map(context.getCurrentKey(), context.getCurrentValue(), context);
    
12.       }
    
13.     } finally {
    
14.       cleanup(context);
    
15.     }
    
16.   }

複製程式碼
從上面run方法可以看出，K/V對是從傳入的Context獲取的。我們也可以從下面的map方法看出，輸出結果K/V對也是通過Context來完成的。 




那麼上文中提到的Context物件是怎麼回事呢？

 


原來它是mapper的一個內部類，簡單的說頂級介面是為了在map或是reduce任務中跟蹤task的狀態，很自然的MapContext就是記錄了map執行的上下文，在mapper類中，這個context可以儲存一些job conf的資訊，比如習題一中的執行時引數等，我們可以在map函式中處理這個資訊，這也是hadoop中引數傳遞中一個很經典的例子，同時context作為了map和reduce執行中各個函式的一個橋樑，這個設計和java web中的session物件、application物件很相似。