MapReduce-线性回归
线性回归有是三个值很重要：
1. 斜率
2. 截距：x和y轴的交点值；
3. 显著性：数据偏离线性的程度，用以判断数据可以用线性表示的程度；拟合度
apache.commons.math3里面有一个simpleRegression专门用于做线性分析；通过add函数来进行添加x值和y值；
基因聚合
感悟：Map阶段实现的就是数据的查询，筛选以及数据组织（组织成key，value形式）
算法：
算法一：单值
谈不上，Map阶段根据genId+refence对数据进行过滤（value > 1.04)，并按照key（genId+refence）聚合，然后reduce统计数量，其实和wordcount一致；
算法二：均值
Map阶段获取数据，并按照key（genId+refence）进行聚合（key，List<value>；在reduce阶段对数据List<value>取平均值，取>1.04的数据;
