Hadoop mapreduce为流定义分隔符

我正在使用Hadoop 2.7.1

我真的很难理解在流式处理中应用排序的点，如何更改排序顺序和分隔符。由于某些配置变量似乎可以互换使用（中使用的c.f.

map.output.key.field.separator

和中使用的

mapreduce.map.output.key.field.separator

），因此，阅读更让我困惑

我的问题

在这个过程中，每个配置变量在什么时候被使用，它们到底会影响什么（有没有办法通过查看它们来判断？）

此外，当它们一起使用时会发生什么？它们是否相互超越

• mapreduce.map.output.key.field.separator

• map.output.key.field.separator

• stream.map.output.field.separator

• stream.num.map.output.key.fields

• mapreduce.partition.keypartitioner.options

• mapred.text.key.partitioner.options

• mapreduce.fieldsel.data.field.separator

• mapreduce.fieldsel.map.output.key.value.fields.spec

• mapreduce.fieldsel.reduce.output.key.value.fields.spec

• stream.reduce.input.field.separator

• stream.num.reduce.input.fields

• stream.reduce.output.field.separator

• stream.num.reduce.output.fields

只需搜索以查看其介绍的上下文。大多数都是（不包含在中）

我觉得我的困惑可能是因为将记录分为键和值，以及将键分为多个字段

我对流程的理解（暂时忽略合并器）：

发送到

映射器的输入数据拆分

映射器

输出被分成（

键

，

值

）对，并发送到

分区器

Partitioner

根据键（以及键内的字段？）将

映射器

输出发送到

比较器

比较器

对每个分区进行排序，并将其发送到

减速机

---

键内的字段是什么意思？有称为

…key.field.separator

和

…output.field.separator

的变量。我假设映射器有如下输出：

11.12.1.2

-->{[

11

，

12

，

1

，

2

]，

non/code>}即，具有4个字段且没有值的键。