initTableReducerJob之后reducer没有执行

如果你调用了`initTableReducerJob`方法但是Reducer任务没有执行，可能是因为你没有指定Reducer的数量或者Reducer数量设置为0。在这种情况下，MapReduce框架会认为你不需要执行Reducer任务，直接将Mapper的输出写入到输出表中。

如果你想要执行Reducer任务，需要通过`job.setNumReduceTasks()`方法指定Reducer数量，例如：

job.setNumReduceTasks(1);

这样就可以指定一个Reducer任务来执行数据的输出操作。如果你需要更高的输出并发性，可以根据需要增加Reducer的数量，但是需要注意的是，设置过多的Reducer数量可能会导致性能下降。

相关问题

initTableReducerJob

`initTableReducerJob`是Hadoop MapReduce API中的一个方法，用于初始化Reducer任务以将结果写入HBase表中。具体来说，它会设置Reducer任务的输出键和值类型、输出表名、输出格式等。这个方法的定义如下：

public static void initTableReducerJob(String table, Class<? extends TableReducer> reducer, Job job, Class<?> outputKeyClass, Class<?> outputValueClass, String outputInfo, String outputPath)

其中，`table`参数指定要写入的HBase表名，`reducer`参数指定Reducer类，`job`参数指定当前作业，`outputKeyClass`和`outputValueClass`参数指定Reducer任务的输出键和值类型，`outputInfo`参数指定输出信息，`outputPath`参数指定输出路径。此外，还有一些其他可选参数可以设置，如`writeToWAL`参数可以指定是否写入WAL（Write Ahead Log）。

Hive reducer

Hive中的Reducer是用来对Map任务的输出进行汇总和处理的。根据引用中提到的Hive自己确定Reducer个数的方法，Hive会根据两个参数来确定Reducer个数，即hive.exec.reducers.bytes.per.reducer和hive.exec.reducers.max。其中，hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数表示每个Reducer任务处理的数据量，默认为1GB。而hive.exec.reducers.max参数表示每个任务最大的Reducer数，默认为999。根据这两个参数，Hive会计算出Reducer的个数。具体计算公式为N=min(参数2，总输入数据量/参数1)。如果Reducer的输入数据总大小不超过1GB，那么只会有一个Reducer任务。如果数据量较大，可以通过调整这两个参数的值来调整Reducer个数。引用中提到的调整reduce个数方法一是调整hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数的值，可以通过执行命令"set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000;"来设置每个Reducer处理的数据量。引用中提到的调整reduce个数方法二是设置mapred.reduce.tasks参数的值，可以通过执行命令"set mapred.reduce.tasks = 15;"来设置Reducer的个数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>