kbky多个map搭配一个reduce

函数如何使用？

在Hadoop中，MapReduce框架包含两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，数据被分割并传递给多个Mapper进行处理，生成的输出结果由Key-Value对组成。在Reduce阶段，相同的Key被分组在一起，并传递给Reducer进行处理。

如果您需要使用多个Mapper和Reducer处理数据，您可以使用Hadoop MultipleOutputs类来实现。该类提供了一种方法，可以让您使用多个Mapper和Reducer生成不同的输出文件。

在使用MultipleOutputs类之前，您需要实例化一个实例并使用addNamedOutput方法为每个Mapper和Reducer指定输出文件。然后，在Mapper和Reducer的代码中，您可以使用write方法将结果写入特定的文件。

例如，在Mapper的代码中，您可以使用以下代码将输出写入名为“map_out”的文件：

context.write(new Text("some_key"), new Text("some_value"));
mos.write("map_out", new Text("some_key"), new Text("some_value"));

在Reducer的代码中，您可以使用以下代码将输出写入名为“reduce_out”的文件：

context.write(key, new Text("some_value"));
mos.write("reduce_out", key, new Text("some_value"));

注意，使用MultipleOutputs类时，需要在Driver类中调用MultipleOutputs的configureOutput方法，以便Hadoop可以正确地配置输出文件。例如：

MultipleOutputs.addNamedOutput(conf, "map_out", TextOutputFormat.class, Text.class, Text.class);
MultipleOutputs.addNamedOutput(conf, "reduce_out", TextOutputFormat.class, Text.class, Text.class);

然后，您可以在Driver类中使用以下代码获取MultipleOutputs实例：

mos = new MultipleOutputs(context);

最后，在Driver类中，您需要在MapReduce作业完成之前调用MultipleOutputs类的close方法来关闭所有输出文件：

mos.close();

希望这可以回答您的问题。