程序出错描述
以一个mapreduce运行实例为例：
比如运行命令 ：

bin/hadoop jar hadoop-0.19.0-streaming.jar -input /home/luoli/input/goodman -output /home/luoli/output -mapper 
org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityMapper -reducer /usr/bin/wc

这其实是一个很简单的mapreduce运行instance，就是把一个文件读入到mapper中，mapper不做任何计算就把中间结果传递给reducer，reducer对中间结果进行行，字和字节的统计，最后将统计信息输出到HDFS相应的目录下。但仅仅是这么简单的一个 mapreduce run instance，却提示出错，job运行失败，查看日志 ，记录的错误信息如下

java .io.IOException: Type mismatch in key from map: expected org.apache.hadoop.io.Text, recieved org.apache.hadoop.io.LongWritable
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer.collect(MapTask.java:548)
    at org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityMapper.map(IdentityMapper.java:37)
    at org.apache.hadoop.mapred.MapRunner.run(MapRunner.java:50)
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:332)
    at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:155)

这是几乎所有人在编写hadoop mapreduce程序时会遇到的最常见的错误，程序提示说是格式错误，出错的地方在Mapper从InputFormat中读取input并产生中间结果时发生了格式错误，Mapper在collect时期待Key的类型是Text，而收到的确实LongWritable类型的key。
究其原因，主要是因为，程序中没有明确指定要使用那种InputFormat来读取输入数据 ，hadoop就使用默认的TextInputFormat，通过查看源码，这个TextInputFormat是 扩展自FileInputFormat，
public class TextInputFormat extends FileInputFormat<LongWritable, Text>{...}
并且可以看出父类的范型中已经明确指定了 keyClass为LongWritable类型，而value Class为Text类型，并且这个InputFormat的实现为将输入文件的行数作为key，而将每一行的文本作为value。因此，在从文件到 mapper的过程中，数据就被分割成了<LongWritable, Text>的对，并传输给Mapper，这也就是说Mapper需要以同样的格式来接收来自InputFormat的数据。程序到这个时候都是没有问题的。这里使用的Mapper实例是org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityMapper，这个Mapper的实现是将读到的数据不做任何的处理，直接传给Reducer，问题在于：从IdentiryMapper类的实现代码来看，如下：

public void map(K key, V val,
            OutputCollector<K, V> output, Reporter reporter)
  throws IOException {
  output.collect(key, val);
}

实际上它是按照接收到的<key,value>对，并接受key 和value原本的类型类进行数据传递。因此Mapper进行分割的时候，要启动很多的Map的Task来分布的运行，到了MapTask后，会调用 MapTask的内部类MapOutputBuffer.collet()方法，问题就处在了这个方法里面。
从这个方法的代码来看：

public synchronized void collect(K key, V value)
   throws IOException {...}

key和value接收来以后仍然是保持了key和value原本的类型，这时仍然没有问题，但是方法内部，会判断key和 value的类型，是不是等于MapOutputBuffer中保存的keyClass和valueClass类型：

if (key.getClass() != keyClass) {
      throw new IOException("Type mismatch in key from map: expected "
                   + keyClass.getName() + ", recieved "
                   + key.getClass().getName());
    }
    if (value.getClass() != valClass) {
     throw new IOException("Type mismatch in value from map: expected "
                   + valClass.getName() + ", recieved "
                   + value.getClass().getName());
    }

而MapOutputBuffer保存的keyClass和 valueClass类型是在MapOutputBuffer初始化的时候被赋予的：

keyClass = (Class<K>)job.getMapOutputKeyClass();
valClass = (Class<V>)job.getMapOutputValueClass();

所以可以看出，实际上keyClass和 valueClass的class类型实际上是由这个job的JobConf来决定的，继续跟进这两个方法，可以发现，实际上 job.getMapOutputKeyClass()的代码实现为：

public Class<?> getMapOutputKeyClass() {
  Class<?> retv = getClass("mapred.mapoutput.key.class", null, Object.class);
  if (retv == null) {
    retv = getOutputKeyClass();
  }
  return retv;
}

也就是说，keyClass的类型首先会读取mapred.mapoutput.key.class对应的value值，这个类型可以在hadoop-site.xml中指定，可以在JobConf设置中在代码中指定，通常是后者，如果没有设置这个值（就是 上例的情况），那么代码中retv就会返回null，此时的代码逻辑是：将keyClass设置成JobConf的 getOutputKeyClass()的返回值，也就是在代码中设置的setOutputKeyClass()中指定的类型，所以如果程序出现以上这种错误，在jobConf中指定OutputKeyClass就是一种解决的方法。回到这里，getOutputKeyClass()的代码实现为：

public Class<?> getOutputKeyClass() {
  return getClass("mapred.output.key.class",
            LongWritable.class, Object.class);
}

从程序中就可以看出，它会采用 mapred.output.key.class指定的类型为keyClass,如果仍然没有指定，就最终使用默认的LongWritable类型，这就是上述程序出错的所在了。因为所有的判断都没有得到，所以最终使用了LongWritable类型作为keyClass,所以就导致了 MapOutputBuffer在读取InputFormat中过来的数据，并准备向Reducer发送时，由于Reducer使用的是/usr/bin /wc程序，所以它期待的是文本的读入和输出，所以此时发生了类型不匹配的错误。

解决之道：

在bin/hadoop jar hadoop-0.19.0-streaming.jar -input /home/luoli/input/goodman -output /home/luoli/output -mapper 
org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityMapper -reducer /usr/bin/wc命令后加上-jobconf 设置，并指定map的输出时准备的key类型
是LongWritable类型的。
-jobconf mapred.mapoutput.key.class=org.apache.hadoop.io.LongWritable，
或者是-D  mapred.mapoutput.key.class=org.apache.hadoop.io.LongWritable.

总结：
hadoop的mapreduce程序的数据流分成几个阶段，首先是从原始输入文件到InputFormat，InputFormat根据它自己的实现和输入文件的格式为Mapper准备数据 (<key,value>)，然后这些数据被Mapper读入，并在map函数中进行处理，同样map中也会输出一定格式的中间结果，这些中间结果也同样是<key,value>的对，而且读入和输出的key和value类型不一定要相同。然后Reducer从Mapper的输出中按照同样的格式读入数据，并在reduce方法中进行处理，最后按照OutputFormat的格式进行输出。这中间的任何一个过程如果出现了格式不匹配或者无法转型，就会报出上述类似的错误，其实如果仔细查看自己的程序的数据流向中的格式是否匹配，通常就能解决问题了。

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