hadoop中 reducer如何处理不同的键
时间: 2023-07-19 20:12:59 浏览: 50
在 Hadoop 中,Reducer 处理的是 Map 阶段中产生的键值对。Reducer 的输入是一组键值对 <key, value>,其中 key 是 Mapper 阶段输出的键,而 value 是一个迭代器,包含了所有 key 相同的记录的值。
当 Reducer 处理键值对时,如果有不同的键,它们会被分配到不同的 Reducer 实例中。这就是 Hadoop 中的 Shuffle 阶段,它会对 Mapper 输出的键值对进行排序并分组,以便将相同的键值对分配给同一个 Reducer。
在 Reducer 中处理不同的键时,可以使用键值对中的键来区分它们,并将它们分别处理。具体来说,可以使用一个循环来遍历所有的键值对,检查当前键是否与前一个键相同,如果不同,则表示出现了一个新的键,可以对前一个键的值进行处理并输出结果。例如:
```
public class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable value : values) {
sum += value.get();
}
context.write(key, new IntWritable(sum));
}
}
```
在上面的代码中,Reducer 的输入键类型是 Text,值类型是 IntWritable。在 reduce() 方法中,使用一个 for 循环遍历所有的值,并将它们相加得到 sum。然后,使用 context.write() 方法将键和对应的 sum 输出到下一个阶段。由于 Hadoop 会自动对键进行排序并分组,因此处理不同的键时,只需要检查当前键是否与前一个键相同即可。