概述：
mrjob 是编写能够在hadoop上运行的python程序最简单的途径。您如果使用mrjob，可以在本地测试您的代码，甚至不需要安装hadoop或者在您选择的集群上运行。
另外，mrjob可以和亚马逊的EMR（Elastic MapReduce）服务无缝集成。只要您设置完毕，就可以运行在EMR上，像在自己的笔记本上运行一样简单。
下面是一些mrjob的特性，它们可以帮助您更方便地编写MapReduce程序：
- 保持完成一个任务所有MapReduce的代码在一个class中
- 简单的上传和安装代码和数据依靠
- 一行命令切换输入输出格式
- 自动下载和解析python tracebacks的错误日志
- 可以把命令行筛选器放在python代码之前或者之后（这里没看懂，可能翻译的不太到位）
如果您不想成为hadoop专家，但是想利用MapReduce强大的计算能力，mrjob可能会是您需要的。
为什么使用mrjob而不是X
这里的X是说其他帮助hadoop对接python的库。
- mrjob比其他我们知道的框架或库有更多的文档。如果您正在读这篇文档，这很有可能是您和库的第一次接触，这时，您提供的反馈是非常有价值的。如果有哪里让您觉得不清楚或是难以理解的，请让我们知道。
- mrjob让您运行代码可以完全离开hadoop。其他框架则至少需要一个hadoop实例才可以。使用mrjob您也可以轻松的为您的代码编写合适的测试用例。
- mrjob为支持的环境提供了一致的接口，无论您是本地运行还是在云端运行还是在您的集群上，您的python代码不需要做出任何改变。
- mrjob做了许多机械的任务，用以得到代码或者数据在您工作的集群上，您不需要再做一系列的脚本来安装依赖或者上传文件。
- mrjob让debug变得更加简单。它可以在本地实现运行简单的过程中的MapReduce程序，如果出错，就会返回tracebacks在控制台而不是晦涩的日志文件。在集群上，它能帮您解析错误信息成python的tracebacks。
- mrjob自动地序列化或者反序列化每一个任务的输入数据或输出数据，所以您不需要一直json.loads()和json.dumps()。
为什么使用X而不是mrjob
mrjob简单易用的反面，带来的是它没有提供像Dumbo和Pydoop一个等级的对hadoop接口的访问能力。它简化了许多东西，但这并没有阻止一些公司，包括Yelp，使用它来日复一日的进行繁重的工作。对于寻常的（也包括一些不寻常的）情况，抽象带来的帮助大于阻碍。
如果你使用typedbytes，其他库是可以更快的。已经有几次尝试，试着将它们与mrjob集成，最终可能会实现，但目前还没有。
