Hadoop的工具类org.apache.hadoop.mapred.lib.FieldSelectionMapReduce帮助用户高效处理文本数据， 就像unix中的“cut”工具。工具类中的map函数把输入的key/value对看作字段的列表。 用户可以指定字段的分隔符（默认是tab）， 可以选择字段列表中任意一段（由列表中一个或多个字段组成）作为map输出的key或者value。 同样，工具类中的reduce函数也把输入的key/value对看作字段的列表，用户可以选取任意一段作为reduce输出的key或value。例如：
$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \ -input myInputDirs \ -output myOutputDir \ -mapper org.apache.hadoop.mapred.lib.FieldSelectionMapReduce\ -reducer org.apache.hadoop.mapred.lib.FieldSelectionMapReduce\ -partitioner org.apache.hadoop.mapred.lib.KeyFieldBasedPartitioner \ -jobconf map.output.key.field.separa=. \ -jobconf num.key.fields.for.partition=2 \ -jobconf mapred.data.field.separator=. \ -jobconf map.output.key.value.fields.spec=6,5,1-3:0- \ -jobconf reduce.output.key.value.fields.spec=0-2:5- \ -jobconf mapred.reduce.tasks=12选项“-jobconf map.output.key.value.fields.spec=6,5,1-3:0-”指定了如何为map的输出选取key和value。Key选取规则和value选取规则由“:”分割。 在这个例子中，map输出的key由字段6，5，1，2和3组成。输出的value由所有字段组成（“0-”指字段0以及之后所有字段）。
选项“-jobconf reduce.output.key.value.fields.spec=0-2:0-”（译者注：此处应为”0-2:5-“）指定如何为reduce的输出选取value。 本例中，reduce的输出的key将包含字段0，1，2（对应于原始的字段6，5，1）。 reduce输出的value将包含起自字段5的所有字段（对应于所有的原始字段）
