hadoop中的MapReduce框架里已经预定义了相关的接口，其中如Mapper类下的方法setup()和cleanup()。
----setup()
此方法被MapReduce框架仅且执行一次，在执行Map任务前，进行相关变量或者资源的集中初始化工作。
若是将资源初始化工作放在方法map()中，导致Mapper任务在解析每一行输入时都会进行资源初始化工作，导致重复，程序运行效率不高！
----cleanup()
此方法被MapReduce框架仅且执行一次，在执行完毕Map任务后，进行相关变量或资源的释放工作。
若是将释放资源工作放入方法map()中，也会导 致Mapper任务在解析、处理每一行文本后释放资源，
而且在下一行文本解析前还要重复初始化，导致反复重复，程序运行效率不高！
所以，建议资源初始化及释放工作，分别放入方法setup()和cleanup()中进行。
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转自：http://f.dataguru.cn/thread-23148-1-1.html
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下面主要对Setup函数进行深入探讨：首先看下两个程序的区别：
区别在于第一个程序把context这个上下文对象作为map函数的参数传到map函数中，
第二个程序则是在setup函数中处理了context对象，
从这个角度讲，在Map类的实例中是可以拿到Context这个上下文对象的，这一点是毋庸置疑的，不管是在类内部的哪个函数中使用都可以，
既然是这样，那么讨论的重点就是map这个类中方法的声明及执行了，所以分析下Mapper类的源代码：
在mapper类中，只对这个方法进行了声明，也就是说它的子类可以重新实现这个方法，这一点很容易理解的。
下面从源码级分析下整个mapper类的结构和hadoop在设计这个类时的巧妙之处：
Map的主要任务就是把输入的key value转换为指定的中间结果（其实也是key value），这个类主要包括了四个函数：
Setup一般是在执行map函数前做一些准备工作，
map是主要的数据处理函数，
cleanup则是在map执行完成后做一些清理工作和finally字句的作用很像，
下面看一下run方法：
这个方法调用了上面的三个函数，组成了setup-map-cleanup这样的执行序列，这一点和设计模式中的模版模式很类似，
当然在这里我们也可以改写它的源码，比如可以在map的时候增加多线程，这样可以对map任务做进一步的优化，
从以上的分析可以很清楚的知道setup函数的作用了。
那么还有一个小问题，我们上文中提到的Context对象是怎么回事呢？
原来它是mapper的一个内部类，至于Context的继承树，这里就不再多解释了，
简单的说顶级接口是为了在map或是reduce任务中跟踪task的状态，很自然的MapContext就是记录了map执行的上下文，
在mapper类中，这个context可以存储一些job conf的信息，如的运行时参数等，
我们可以在map函数中处理这个信息，这也是hadoop中参数传递中一个很经典的例子，
同时context作为了map和reduce执行中各个函数的一个桥梁，这个设计和java web中的session对象、application对象很相似。