mapreduce的过程是:
map:(k1,v1)------list(k2,v2)
reduce:(k2,list(v2))------list(k3,v3)
在map和reduce的过渡阶段,map出的结果中,key相同的数据会被分配到集群中的同一个节点。
(在map与reduce这两个阶段之间还有一个partitioner阶段)
在mapreduce中value的类型必须为Writable类或者WritableComparable<T>接口的子类
key的类型必须为WritableComparable类的子类。
WritableComparable类为Writable和java.lang.Comparable<T>的子类,这是因为key在reduce阶段会被分类,而value只是简单的传递罢了。
一个实例类继承了WritableComparable<T>接口
import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; public class Edge implements WritableComparable<Edge> { private String departureNode; private String arrivalNode; public String getDepartureNode() { return this.departureNode; } @Override public void write(DataOutput out) throws IOException { // TODO Auto-generated method stub out.writeUTF(departureNode); out.writeUTF(arrivalNode); } @Override public void readFields(DataInput in) throws IOException { // TODO Auto-generated method stub departureNode = in.readUTF(); arrivalNode = in.readLine(); } @Override public int compareTo(Edge o) { // TODO Auto-generated method stub return (departureNode.compareTo(o.departureNode) != 0) ? departureNode .compareTo(o.departureNode) : arrivalNode .compareTo(o.arrivalNode); } }