本文介绍了Hadoop中Mapper和Reducer的输出类型，Mapper一般由job.setInputFormatClass()指定，如TextInputFormat.class。Mapper和Reducer的K2 V2需一致，Reducer输出类型通过job.setOutputKeyClass()和job.setOutputValueClass()设定，同时也设定了Mapper的输出类型。若要Mapper和Reducer输出类型不同，可使用setMapOutputKeyClass和setMapOutputValueClass。举例说明了一个Mapper输出<Text,LongWritable>，Reducer输出<Text,Text>的情况，并指出类型不匹配会导致错误，解决方法是正确设置输出类型。"
49421779,5246519,卷积神经网络（CNN）详解与应用,"['卷积核', '神经网络', '图像识别', '深度学习', '特征映射']
Mapper过程：Mapper<K1, V1, K2, V2 >
Reducer过程：Reducer<K2, V2, K3, V3 >
K1,V1 的类型一般由job.setInputFormatClass()指定，比如job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class)等等；
Mapper和Reducer的K2 V2需要保持一致；
Reducer的输出K3 V3 一般由job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(Text.class);设置
当然这里设置的不仅仅是Reducer的输出类型，同时也设置了Mapper的输出类型。即Mapper和Reducer的输出类型被设置成一样了。
如果想要Mapper和Reducer的输出key或value类型不同，可以通过setMapOutputKeyClass 和 setMapOutputValueClass来设定Mapper的输出key/value对。
举个例子，我写的Mapper类如下:
static class FetchMapper
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