原文：http://wingmzy.iteye.com/blog/1260570
hadoop中的map-reduce是處理<key,value>這樣的鍵值對，故指定<key,value>的分割符等參數可以分成三類：
map輸出時分割符
分桶時的分隔符
reduce輸出時的分割符
下面分別敘述：
1. map輸出時分割符
參數：
stream.map.output.field.separator
作用：
指定map輸出時的分割符
stream.num.map.output.key.fields
指定輸出按照分隔符切割后，key所占有的列數
舉例：
input數據：
2,2,c,c,c,c
參數配置：
-mapper "cat" # map 為分布式的cat命令
-reducer "" #reduce為空 /
-jobconf stream.map.output.field.separator=',' /
-jobconf stream.num.map.output.key.fields=2 /
即按照','逗號分隔后，去前2列作為key
output數據：
2,2 c,c,c,c #其中key為2,2 value為c,c,c,c
2. 分桶時的分隔符
map.output.key.field.separator
指定map輸出<key,value>對之后，其中key內部的分割符
num.key.fields.for.partition
指定分桶時，按照分隔符切割后，用於分桶key所占的列數
舉例：
map的output數據：
2,2 c,c,c,c
參數配置：
-jobconf map.output.key.field.separator=',' /
-jobconf num.key.fields.for.partition='1' /
-partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner /
output數據：
這樣用於partition分桶的key就為：2
注意，這里分桶不應該用默認的HashPartitioner
3. reduce輸出時的分割符
這個與map類似，分別用於reduce輸出時分隔符以及key占有的列數
stream.reduce.output.field.separator
stream.num.reduce.output.key.fields
也可以通過代碼實現，如下
mapreduce 默認情況下 key/value 分隔符為：“\t”
測試的輸出如下：
我們可以在代碼中進行設置來自定義 key/value 輸出分隔符：在代碼中添加如下一行代碼：
conf.set("mapred.textoutputformat.separator", ";"); //此處以”；“作為分割符，后邊介紹為什么這么修改
修改代碼后，測試修改結果：
修改原因：
我們checkout hadoop-1.2.1版本
打開文件：TextOutputFormat.java
我們可以看到如下一行代碼：
String keyValueSeparator= conf.get("mapred.textoutputformat.separator",
"\t");
代碼的意思是：讀取設置的key/value輸出分隔符，如果沒有讀取到，默認使用 "\t"
所以我們就在任務執行前設置名稱為：mapred.textoutputformat.separator 的自定義值 即可
