hadoop高階教程：MapReduce程式設計介面體系結構，MapReduce程式設計模型對外提供的程式設計介面體系結構如圖3-1所示，整個程式設計模型位於應用程式層和MapReduce執行器之間，可以分為兩層。第一層是最基本的Java API，主要有5個可程式設計元件，分別是InputFormat、Mapper、Partitioner、Reducer和OutputFormat。Hadoop自帶了很多直接可用的InputFormat、Partitioner和OutputFormat，大部分情況下，使用者只需編寫Mapper和Reducer即可。第二層是工具層，位於基本Java API之上，主要是為了方便使用者編寫複雜的MapReduce程式和利用其他程式語言增加MapReduce計算平臺的相容性而提出來的。在該層中，主要提供了4個程式設計工具包。來源：

JobControl：方便使用者編寫有依賴關係的作業，這些作業往往構成一個有向圖，所以通常稱為DAG(Directed Acyclic Graph)作業，如第2章中的樸素貝葉斯分類演算法實現便是4個有依賴關係的作業構成的DAG。

ChainMapper/ChainReducer：方便使用者編寫鏈式作業，即在Map或者Reduce階段存在多個Mapper，形式如下：

[MAPPER+ REDUCER MAPPER*]

Hadoop Streaming：方便使用者採用非Java語言編寫作業，允許使用者指定可執行檔案或者指令碼作為Mapper/Reducer。

Hadoop Pipes：