这是cascading官方userguide的中文翻译，其中有些概念看过一段时间又忘了，在此做个记录，一是方便自己复习，二是方便新手。
关于cascading我不想多说了，你如果写过原生mapreduce程序，然后再接触cascading，你会发现cascading great job。它对map和reduce进行了高度抽象，用tap、pipe、function、operation这些概念替代了原有的map和reduce，可以很舒服的开发hadoop程序，但是这些概念过了一个来月我又忘的差不多了，所以有了这篇翻译。
对于一些不好翻译的单词我这里直接给出了原单词，所以说看资料还是英文原版的好，看翻译的书籍有很大风险，万一别人翻译错了，那你这个newbie怎么能懂！
下面的翻译来自cascading-userguide/ch03s03.html，下载地址：http://docs.cascading.org/cascading/2.5/userguide/html/userguide.zip
首先是一段关于pipe assembly的代码例子
通用流模式common stream pattern
split
一分多
merge
多合一stream拥有相同fields常见的有：merge、groupby
join 和sqljoin一样，把拥有不同列的stream按照相同列join起来。hashjoin、cogroup
除了split、merge、join以外，管道组装还有examine、filter、organize、transform这些操作，为了方便处理，在元组中的每个值都被赋予一个fieldname，就像数据库中的列名一样，这样他们就能很方便的被引用与选择。
术语介绍：
operation（cascading.operation.operation）接受一个参数元组tuple，输出零或多个结果元组。cascading提供了几个常用的operation，开发者也可以自己实现。
tuple，在cascading中，数据被看作元组（cascading.tuple.tuple）的流，元组由fields构成，元组和数据库中的记录或行类似。一个元组是一组值的数组，每个值可以为任何java.lang.object。
fields（cascading.tuple,fields）被用于声明或引用元组中的某一列，fields可以表示为像“firstname”、“birthdate”的字符串，也可以是整数值（0表示第一个，-1表示最后一个），或者还可以是预定义的值（fields.all、fields.result、fields.replace等）
pipe类是用于实例化与命名一个pipe，pipe的名字可以被planner用于绑定到tap上，作为source或者sink使用。（第三种选择是绑定pipebranch到一个tap，作为一个trap，这在高级主题在详细讨论）
subassembly子类是一个特殊的pipe类型，他用于嵌套一组可重用的pipeassemblies，这样可以方便用于更大范围内的pipeassembly。
其余六种pipe类型：
each这种pipe基于tuple的内容做处理，包括analyze、transform、filter。还可以用each类splitor
branch一个流，达到这种效果你仅仅需要把each的输出定向到一个不同的pipe或sink即可。
merge这个pipe和each一样都可以把一个流split成两个，merge还可以把多个流合并成一个，前途是这些流具有相同的fields。当不需要grouping（noaggregator
or buffer操作会被使用时）时使用merge，merge比groupby快。
groupby基于特定field，把一个流中的tuples分组。如果传入多个stream，它在分组之前先进行merge操作，在进行merge时，groupby要求多个stream必须用相同的fieldstructure。分组的目的通常是为every管道准备一个处理流，every管道可以针对groups进行aggregator和buffer操作，比如counting，totalling，averaging。我们应该明确，grouping这里意味着基于某一特地field的值进行分组（bygroupby或cogroup）,比如按照timestamp或zipcode进行分组，在每一分组中，元组的顺序是随机的，不过你也可以指定一个次sortkey，但是通常情况下，是不必要的，这只会增加运行时间。
every用于处理分组后的流。只能用于groupby或cogroup的输出流，不能处理each、merge、hashjoin的输出流。
cogroup对多个流进行join，和sqljoin类似。它只基于某特定field进行group，产出一个结果流。如果在多流中包含有相同的field名，它们必须被重命名来避免结果tuple中field的冲突
hashjoin和cogroup一样，用于对多个流的join。但是它更适用于不需要grouping的场合下，这时它的性能更优。
pipe类型对比表
pipe type
purpose
input
output
<code>pipe</code>
instantiate a pipe; create or name a branch
name
a (named) pipe
<code>subassembly</code>
create nested subassemblies
<code>each</code>
apply a filter or function, or branch a stream
tuple stream (grouped or not)
a tuple stream, optionally filtered or transformed
<code>merge</code>
merge two or more streams with identical fields
two or more tuple streams
a tuple stream, unsorted
<code>groupby</code>
sort/group on field values; optionally merge two or morestreams with identical fields
one or more tuple streams with identical fields
a single tuple stream, grouped on key field(s) with optionalsecondary sort
<code>every</code>
apply aggregator or buffer operation
grouped tuple stream
a tuple stream plus new fields with operation results
<code>cogroup</code>
join 1 or more streams on matching field values
one or more tuple streams
a single tuple stream, joined on key field(s)
<code>hashjoin</code>
a tuple stream in arbitrary order
each、every的语法如下：
这两个pipe都有四个参数：
一个pipe实例
一个参数选择器
一个operation实例
一个输出选择器
each与every的主要不同在于each用于处理单个元组，every用于处理由groupby或cogroup输出的分组tuple，这限制了它们分别可以实施的操作、结果的输出。
each的操作可以是functions和filters的子类。比如你可以从日志文件中解析出特定field；过滤掉除了httpget以外的请求，把timestring替换成datefield。
every的操作可以是aggregators和buffer的子类。比如你可以用every去统计每天get请求数，它会为每天输出一个统计值。
大多数operation子类都声明了resultfield（就是上图中的declaredfields），outputselector指定输出tuple中的field，而输出tuple中的field来源于input的field和operation的结果这两个方面。如果outputselector=fields.all那么输出的tuple就是input+result的数据merge后的结果。
对于each来说argumentselector默认为fields.all，outputselector默认为fields.result
对于every来说aggregator的result默认被追加到inputtuple上。比如，你在department域上做grouping，然后统计这个公寓的names，那么结果fields会是["department","num_employees"]
当every与bufferoperation一起使用时，行为和aggregator很不一样，operationresult这次是和当前valuestuple关联在一起，而不是当前groupingtuple。这就像each与function一起使用时一样。这也许看起来不是很直观，但这提供了很大的灵活性。换一个说法，bufferoperation的result没有被追加到thecurrent
keys being grouped on，是由buffer来决定是emit它们ifthey
are relevant，而且对于buffer来说，针对每个唯一的grouping有可能emit多个resulttuple。也就是说，一个buffer可能或者可能不和aggregator行为一致，但是aggregator只是一个特殊的buffer。