以二维数组为例，测试collapse子句有利于负载均衡。

在Hadoop MapReduce编程中，`collapse`子句是一个用于归约操作（Reduction）的关键字，特别是在处理大量二维数组（如大数据集中的矩阵或表格数据）时。它允许你在Map阶段合并键相关的值，从而减少数据在网络中传输的次数，提高负载均衡性和整体性能。

当你对二维数组进行归约时，例如在一个计算每个元素行和的任务中，`collapse`可以将每一行的值聚集到一起，形成一个新的键值对。这样，原本可能需要多次传递和处理的数据就被压缩成更小的数据量，减少了Map任务的数量，使得集群中的任务调度更为均衡，各个节点的工作负担得以优化。

例如：

// 假设我们有一个二维数组输入Key, Value对 (K, [[v1, v2], [v3, v4]])
mapReduceJob.setReducerClass(MyReducer.class);
mapReduceJob.setMapOutputKeyClass(Text.class);
mapReduceJob.setMapOutputValueClass(CustomArrayWritable.class); // 自定义的包含二维数组的Writable

// 使用collapse
mapReduceJob.setMapperOutputCombinerClass(MyCombiner.class);
mapReduceJob.setOutputKeyClass(Text.class);
mapReduceJob.setOutputValueClass(IntWritable.class);

// 在Reducer里
Text key = ...; // 空间索引
IntWritable sum = new IntWritable(); // 结果变量
for (CustomArrayWritable array : values) {
    collapse(sum, array.getArray()[0]); // 将行内的值相加
}
emit(key, sum); // 发出新的键值对