MapReduce的reducer层的输入键值对的数据类型由什么确定

MapReduce的reducer层的输入键值对的数据类型由MapReduce作业的输出键值对的数据类型决定。具体来说，如果MapReduce作业的输出键值对的数据类型为<Text, IntWritable>，则reducer层的输入键值对的数据类型也为<Text, IntWritable>。

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写一个MapReduce用来将1511544070这种数据类型转变为2017-12-03这种数据类型

要实现一个简单的MapReduce程序来转换日期，我们可以假设输入的数据是一串Unix时间戳（1511544070），我们需要一个映射阶段将这些时间戳转换成标准日期格式，然后在归约阶段合并并保持唯一结果。这里是一个简化版的Java示例，使用Hadoop的InputFormat, Mapper, Reducer以及OutputFormat：

// 假设我们的Mapper类
public static class DateMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        long timestamp = key.get();
        String date = convertTimestampToDate(timestamp); // 自定义方法转换时间戳
        context.write(new Text(date), new IntWritable(1)); // 发送键值对到reduce
    }
    
    private String convertTimestampToDate(long timestamp) {
        Calendar calendar = Calendar.getInstance();
        calendar.setTimeInMillis(timestamp * 1000); // Unix时间戳单位是秒，需转换毫秒
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
        return sdf.format(calendar.getTime());
    }
}

// 假设我们的Reducer类
public static class DateReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int count = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            count += value.get();
        }
        if (count > 0) { // 如果某个日期被映射多次，则只保留一个
            context.write(key, new IntWritable(count));
        }
    }
}

在这个例子中，`DateMapper`负责接收输入的时间戳并转换为日期，然后在键上写入日期。`DateReducer`则在接收到相同日期的所有计数后，汇总并只保留最后的计数值。

请注意，这只是一个简化的示例，实际生产环境中可能还需要考虑更复杂的错误处理和输入/输出格式设置。此外，如果你正在使用Python Hadoop Streaming或者其他MapReduce框架，语法会有所不同，但基本逻辑相似。