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Mapreduce程序中reduce的Iterable参数问题怎么解决

发布时间:2021-12-30 13:58:36 来源:亿速云 阅读:166 作者:iii 栏目:云计算

这篇文章主要讲解了“Mapreduce程序中reduce的Iterable参数问题怎么解决”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Mapreduce程序中reduce的Iterable参数问题怎么解决”吧!

今天在对reduce的参数Iterable进行迭代时,发现一个问题,即Iterator的next()方法每次返回的是同一个对象,next()只是修改了Writable对象的值,而不是重新返回一个新的Writable对象。

使用wordcount来验证:

我的代码如下:

protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
        Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>.Context context)
        throws IOException, InterruptedException {
    int sum = 0;

    // 保存每个IntWritable到list
    List<IntWritable> intWritables = new ArrayList<IntWritable>();

    for (IntWritable val : values) {
        intWritables.add(val);
        sum += val.get();
    }

    if(intWritables.size() > 1) {
        // 当list size大于1时,验证第一个元素和第二个元素是否是同一个对象
        System.out.println("objects is same -> "
                + (intWritables.get(0) == intWritables.get(1)));
    }

    result.set(sum);
    context.write(key, result);
}

日志输出:

objects is same -> true

这个Iterable的实现是org.apache.hadoop.mapreduce.task.ReduceContextImpl.ValueIterable

Iterator实现是org.apache.hadoop.mapreduce.task.ReduceContextImpl.ValueIterator

其中next()实现时,调用的是org.apache.hadoop.io.serializer.WritableSerialization的deserialize(Writable w)方法,

Writable deserialize(Writable w) IOException {
  Writable writable;
  (w == ) {
    writable 
      = (Writable) ReflectionUtils.(, getConf());
  } {
    writable = w;
  }
  writable.readFields();
  writable;
}

该方法只是调用了入参w的readFields方法,并没有创建新对象,除非w是null

感谢各位的阅读,以上就是“Mapreduce程序中reduce的Iterable参数问题怎么解决”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Mapreduce程序中reduce的Iterable参数问题怎么解决这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!

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