一、测试数据：手机上网日志
1.1 日志
假设我们如下一个日志文件，这个文件的内容是来自某个电信运营商的手机上网日志，文件的内容已经经过了优化，格式比较规整，便于学习研究。
每一行不同的字段又有不同的含义，具体的含义如下图所示：
1.2 要实现的目标
有了上面的测试数据—手机上网日志，那么问题来了，如何通过map-reduce实现统计不同手机号用户的上网流量信息？通过上表可知，第6~9个字段是关于流量的信息，也就是说我们需要为每个用户统计其upPackNum、downPackNum、upPayLoad以及downPayLoad这个四个字段的数量和，达到以下的显示结果：
一、解决思路
2.1 Writable接口
经过上一篇的学习，我们知道了在Hadoop中操作所有的数据类型都需要实现一个叫Writable的接口，实现了该接口才能够支持序列化，才能方便地在Hadoop中进行读取和写入。
从上面的代码中可以看到Writable 接口只有两个方法的定义，一个是write 方法，一个是readFields 方法。前者是把对象的属性序列化到DataOutput 中去，后者是从DataInput 把数据反序列化到对象的属性中。(简称“读进来”，“写出去”)
java 中的基本类型有char、byte、boolean、short、int、float、double 共7 中基本类型，除了char，都有对应的Writable 类型。但是，没有我们需要的对应类型。于是，我们需要仿照现有的对应Writable 类型封装一个自定义的数据类型，以供本次试验使用。
2.2 封装KpiWritable类型
我们需要为每个用户统计其upPackNum、downPackNum、upPayLoad以及downPayLoad这个四个字段的数量和，而这个四个字段又都是long 类型，于是我们可以封装以下代码：
通过实现Writable接口的两个方法，就封装好了KpiWritable类型。
三、编程实现：依然MapReduce
3.1 自定义Mapper类
这里将第6~9个字段的数据都封装到KpiWritable类型中，并将手机号和KpiWritable作为传入下一阶段；
3.2 自定义Reducer类
这里将Map阶段每个手机号所对应的流量记录都一一进行相加求和，最后生成一个新的KpiWritable类型对象与手机号作为新的返回；
3.3 完整代码实现
完整的代码如下所示：
3.4 调试运行效果
