Hadoop Reducer的最终结果是什么？

当项基于键映射到减缩器时，单个减缩器是否接收到包含单个键的列表，或者减缩器是否包含散列到该减缩器的所有键

例如： 我有7个我正在映射的唯一ID

当我编写reduce方法时，我是否可以假设当我循环遍历列表中的所有元素时，我只有一个唯一的id？或者我可以在一个reducer中有多个id吗？

每次调用

reduce（）

都将有一个键和一个或多个值。这从Map.reduce（）方法的签名中可以明显看出：

reduce（KEYIN键、Iterable值、上下文上下文）

一些例子：

• 如果映射程序使用相同的键和10个不同的值调用

  Context.write（）

  10次，reduce（）方法将被调用一次，而

  values

  迭代器将提供10个不同的值
• 如果映射程序使用10个不同的键调用

  Context.write（）

  10次，

  reduce（）

  将被调用10次，每次使用不同的键

请记住，这是默认情况的简化。您可以使用自定义分组比较器和其他技术来更改此行为

另外，请记住，根据集群的设置，不同的减速器可能不会在彼此相同的机器上运行，也不会在与映射器相同的机器上运行