如何将数据处理问题转化为MapReduce模型
数据处理问题更复杂，通常是因为有更多的MapReduce作业，而不是更复杂的map函数和reduce函数，换而言之，通常是增加更多的作业，而不是增加作业的复杂度。对于更复杂的问题，可考虑比MapReduce更高级的语言，例如Pig、hive、Spark等，有了他们之后，就不用处理到MapReduce作业的转换，而是集中精力分析正在执行的任务。
一个作业可以包含多个(简单的)MapReduce步骤，这样整个作业由多个可分解可维护的mapper和reducer组成。具体看书的第四部分，即介绍一些在Hadoop上构建的项目部分。
mapper和reducer可以进一步分解，mapper 一般执行输入格式解析、投影(选择相关的字段)和过滤(去掉无关记录)，还可以将这些功能分割到不同的mapper中，然后使用Hadoop自带的ChainMapper类库将它们连接成一个mapper，结合使用ChainReducer，可以在一个MapReduce作业中运行一系列的mapper，再运行一个reducer和另一个mapper链。
关于JobControl
当MapReduce工作流的作业不止一个时，如何管理这些作业按顺序执行，主要考虑是否有一个线性的作业链或一个更复杂的作业有向无环图(DAG)。