我所有的程序都是用hadoop的新mr1接口（org.apache.hadoop.mapreduce）编写的，所以我也想使用avro的新org.apache.avro.mapreduce。但这对我没用。
程序接收avro数据的输入并输出相同的数据。我的程序背后的主要思想是根据avro Package 的键/值对hadoop的mapper和reducer进行子类化。以下是我的工作驱动程序：

AvroJob.setInputKeySchema(job, NetflowRecord.getClassSchema());
    AvroJob.setOutputKeySchema(job, NetflowRecord.getClassSchema());

    job.setMapperClass(MyAvroMap.class);
    job.setReducerClass(MyAvroReduce.class);

    job.setInputFormatClass(AvroKeyInputFormat.class);
    job.setOutputFormatClass(AvroKeyOutputFormat.class);

    job.setMapOutputKeyClass(AvroKey.class);
    job.setMapOutputValueClass(AvroValue.class);

    job.setOutputKeyClass(AvroKey.class);
    job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

分别给出了myavromap和myavroreduce子类的定义

public static class MyAvroMap extends Mapper<AvroKey<NetflowRecord>, NullWritable,
            AvroKey<CharSequence>, AvroValue<NetflowRecord>>{ ... }

public static class MyAvroReduce extends Reducer<AvroKey<CharSequence>, AvroValue<NetflowRecord>, 
                AvroKey<NetflowRecord>, NullWritable>{ ... }

netflowrecord是我的avro记录类。我遇到了一个例外

java.lang.ClassCastException: class org.apache.avro.hadoop.io.AvroKey

通过阅读hadoop和avro的源代码，我发现jobconf抛出了异常，以确保map键是writeablecomparable的子类，如下所示（hadoop1.2.1，line759）

WritableComparator.get(getMapOutputKeyClass().asSubclass(WritableComparable.class));

但是avro表明avrokey和avrovalue只是一个简单的 Package 器，没有对hadoop的可写*接口进行子类化。
我相信，即使没有测试，我也可以通过使用旧的mapred接口，但这不是我想要的。你能给我举几个例子或者解释一下用纯org.apache.avro.mapreduce接口编程吗？？
真诚地，
贾明